Технология получения явных знаний из
Технология получения явных знаний из данных с помощью обучаемых нейронных сетей выглядит довольно просто и вроде бы не вызывает проблем - необходимо ее просто реализовывать и пользоваться.
Первый этап: обучаем нейронную сеть решать базовую задачу. Обычно базовой является задача распознавания, предсказания (как в предыдущем разделе) и т.п. В большинстве случаев ее можно трактовать как задачу о восполнении пробелов в данных. Такими пробелами являются и имя образа при распознавании, и номер класса, и результат прогноза, и др.
Второй этап: с помощью анализа показателей значимости, контрастирования и доучивания (все это применяется, чаще всего, неоднократно) приводим нейронную сеть к логически прозрачному виду - так, чтобы полученный навык можно было "прочитать".
Полученный результат неоднозначен - если стартовать с другой начальной карты, то можно получить другую логически прозрачную структуру. Каждой базе данных отвечает несколько вариантов явных знаний. Можно считать это недостатком технологии, но мы полагаем, что, наоборот, технология, дающая единственный вариант явных знаний, недостоверна, а неединственность результата является фундаментальным свойством производства явных знаний из данных.
Работа выполнена при поддержке Красноярского краевого фонда науки, грант 6F0124.
