Upload
helen
View
31
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Znalostné inžinierstvo. Ivan Kapustík. Znalostné inžinierstvo. úlohy, predmet – metódy a techniky, kategorizácia, metodológie. Tvorba ZS. možnosť – existencia znalostí, čas, peniaze, zdroje, oprávnenosť – zisk, vhodnosť – zložitosť, symbolické a heuristické znalosti. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Znalostné inžinierstvo
Ivan Kapustík
Znalostné inžinierstvo
• úlohy,
• predmet – metódy a techniky,
• kategorizácia,
• metodológie
Tvorba ZS
• možnosť – existencia znalostí, čas, peniaze, zdroje,
• oprávnenosť – zisk,
• vhodnosť – zložitosť, symbolické a heuristické znalosti
Životný cyklus vývoja ZS
• identifikácia,
• konceptualizácia,
• formalizácia,
• SW proces,
• tvorba BZ,
• testovanie,
• používanie a údržba
Účastníci vývoja ZS
• Znalostný inžinier– Manažér, prehľad o znalostnom inžinierstve aj
problémovej oblasti
• Softvérový inžinier– Tvorba, úprava a údržba softvérovej časti
• Expert– Zdroj informácií aj overovateľ riešení
• Používateľ– Overovanie použiteľnosti riešenia
Scenáre vývoja
• Rýchle prototypovanie
• Run, Understand, Debug, Edit
• Jednoduchý – nemusí byť k dispozícii ani expert
• Spolupracujúci
• Zdieľaný – viac expertov
• Znalostné služby
Získavanie znalostí
• od experta– Pravidlá a odporúčania pre spoluprácu
znalostného inžiniera s expertom
• z dokumentov – tlačených a elektronických– manuálne, poloautomatické, automatické
Pravidlá pre spoluprácu s expertom
• Vysvetlenie úloh čo najskôr
• Osobné zainteresovanie experta na projekte
• Vytvorenie harmonogramu stretnutí
• Zaznamenávanie priebehu konzultácie
• ZI musí byť trpezlivý
Odporúčania pre spoluprácu s expertom 1
• Na začiatku– Ukážka nejakého ZS expertovi– Analýza typických, dobre známych problémov
pre experta
• Neustála obmena metód získavania znalostí
• Dĺžka stretnutia < 2 hodiny• Aspoň dvaja ZI na jednom stretnutí• Stretnutie mimo pracovní, vypnúť mobil
Odporúčania pre spoluprácu s expertom 2
• Priebežne– Demonštrácia vyvíjanej aplikácie– Snaha aby expert nabudol pocit
spoluvlastníctva (jeho meno v hlavičke)
• Nenútiť do vyjadrovania znalostí v určitej forme
• Nie je vhodné, aby stretnutia boli hlavnou náplňou práce experta
• 1 h stretnutí zodpovedá 4 h práce ZI
Získavanie znalostí od experta
• Interview – orientačné a štruktúrované
• Voľné asociácie
• Monitorovanie, komentovanie postupu, dialóg používateľ – expert
• Cyklus – stretnutie, prepis záznamu, kontrola expertom, spracovanie a vyhodnotenie, príprava ďalšieho stretnutia
Interview
• Dialóg s expertom
• Pripravený scenár dialógu– Témy a problémy
• Získané poznatky sú zvyčajne spoľahlivé, ale sú platné často len pre zvolenú tému
• Viac druhov interview
Orientačné interview
• Neformálna konverzácia• Používa sa zvyčajne spočiatku, na
získanie prehľadu v problematike• Výstupy:
– Fakty z problémovej oblasti– Typy riešených problémov– Aktivity v problémovom prostredí– Úlohy expertízy– Charakteristika a požiadavky používateľov
Štruktúrované interview
• Musí byť dobre pripravené, dialóg je riadený ZI.
• Systematicky prechádzame jednu tému do hĺbky, do detailov
• Získavame informácie hlavne o statických aspektoch problémovej oblasti– Pojmy– Modely
Voľné asociácie
• Expertovi sa dá počiatočný stimul• Expert informuje o asociáciách, ktoré stimul
vyvolal• Z nich sa stávajú nové stimuly a tak postupne
vytvoríme asociačnú sieť• Používa sa na overenie vytvorenej štruktúry
vzťahov.• Osobitný prístup k asociáciám, ktoré sa
netýkajú riešenej problematiky• Podobná technika je „Usporadúvanie
konceptov“
Monitorovanie
• Je formou rozmýšľania nahlas – rieši sa fiktívny problém, stratégie:– retrospektívnych problémov– hypotetických problémov– kritických problémov
• Získané poznatky:– Globálne opisy stratégií– Zdôvodnenia riešení a rozhodnutí– Zdroje znalostí, použité pri riešení
Komentovanie postupu
• Ako monitorovanie, ale týka sa skutočného problému
• Dôležité, aby sa expert postupne „neodtrhol“ od reality
• Poznatky navyše oproti monitorovaniu:– Riadenie procesu– Požiadavky, charakteristiky používateľa
• Variant – „dialóg používateľ – expert“
Poloautomatické získavanie znalostí
• Príznaková mriežka – riešenia a príznaky, spôsob vytvárania a využitia
• Indukovanie pravidiel – ID3 a ďalšie – strom riešenia, spôsob zapojenia alternatívy "neviem„
• Editor BZ (úroveň entít), vysvetľovač (úroveň vzťahov), správa verzií (úroveň modelov) – ako podporujú získavanie nových znalostí
Editor BZ – podpora
• Lexikálna a syntaktická správnosť– Známe objekty
• Statická a dynamická kontrola– Nedefinované, nadbytočné, nedostupné entity– Nesplniteľné a vždy splnené podmienky
• Pokrytie vstupov
– Typová nezhoda (aj interval, či iné definície)– Zacyklenie usudzovania (kauzálne vzťahy)
• Rozbitie cyklu, transformácia na blok, riadiaci
Automatické získavanie znalostí
• Zhluková analýza – zovšeobecnenie vlastností, hierarchická a nehierarchická, paralelná a sériová, spájanie a rozdeľovanie zhlukov
• Faktorizácia – faktor – nová súradnica – vlastnosti
• Učenie sa – role learning, advice taking, learning concepts from examples, learning by analogy, extrakcia znalostí z neurónových sietí a iných učiacich sa systémov
Získavanie znalostí z Internetu
• Podľa obsahu
• Podľa ohodnotenia – multimediálny obsah
• Podľa modelu používateľa
• Web so sémantikou– Podpora vytvárania– Využívanie
Metodológie
• Údajmi riadená interpretácia (tvorba slovníka pojmov, štruktúrovanie pojmov – je, obsahuje),
• Modelom riadená interpretácia (vytvorenie modelu, porovnanie s protokolom, odstraňovanie rozporov),
• Kombinovaný prístup– Najprv získanie pojmov– Potom tvorba modelu
Modelovanie KADS
• Knowledge Analysis and Documentation Structuring– Vyvinutý na University of Amsterdam ako európsky projekt
na štandardizáciu tvorby ZS 1989– Postupne prepracovaný – CommonKADS
• knižnica modelov – výber modelu procesu riešenia, definovanie dielčích procesov
• určenie potrebných znalostí – úroveň problémová, inferenčná, cieľová, strategická
• dva prístupy pre systematické manažovanie a realizáciu celého životného cyklu tvorby ZS