Modele ai

Il existe de nombreuses autres formes de modèles qui peuvent être utilisés. Les modèles peuvent être quantitatifs (par exemple, basés sur des équations mathématiques) ou qualitatifs (par exemple, basés sur des modèles de cause/effet). Ils peuvent inclure une représentation de l`incertitude. Ils peuvent représenter un comportement au fil du temps. Ils peuvent représenter un comportement «normal», ou peuvent uniquement représenter un comportement anormal, comme dans le cas des exemples ci-dessus. Les types de modèles et l`utilisation pour le raisonnement basé sur un modèle sont discutés dans. [1] les outils de génération de modèles peuvent être discutés à trois niveaux d`abstraction croissante. Comme pour les affectations Nifty de SIGCSE, les affectations de modèle AI d`EAAI doivent être: la validation du modèle détermine si les résultats numériques du modèle mathématique reflètent fidèlement le comportement réel du système modélisé. Les techniques fondées sur le savoir fournissent des mécanismes pratiques pour représenter et caractériser une classe importante d`erreurs possibles — des erreurs d`idéalisation. Récemment, un cadre pour valider des modèles idéalisés a été proposé de telle sorte que si le modèle de système est généré méthodiquement par l`application d`un ensemble d`hypothèses, toute erreur d`idéalisation peut être tracée à une ou plusieurs de ces hypothèses génératives. En outre, chaque hypothèse encode les conditions dans lesquelles elle est valide; par conséquent, la validation du modèle consiste à vérifier les conditions de validité des hypothèses individuelles.

Il existe de nombreuses façons de vérifier les hypothèses allant de la complexité de l`évaluation des expressions algébriques simples à l`analyse d`un modèle plus détaillé que celui d`origine. Les Turkiyyah et les Fenves fournissent un exemple de la façon dont les hypothèses peuvent être représentées dans un assistant de modélisation pour leur génération et interprétation de modèles d`éléments finis dans un Environment5 basé sur les connaissances. Dans cette représentation, les hypothèses sont des unités modulaires qui, outre une prescription de la façon dont elles affectent le modèle, intègrent des connaissances déclaratives sur la portée de leur applicabilité et leur pertinence pour divers contextes de modélisation, ainsi que leur ( heuristique) a priori et (définitionnelle) a posteriori des conditions de validité. Les hypothèses peuvent être utilisées soit directement par l`analyste, soit indirectement par des objectifs d`analyse. Lorsqu`un objectif d`analyse est validé, un algorithme de planification sélectionne un ensemble approprié d`hypothèses qui peuvent satisfaire l`objectif de modélisation. Ces hypothèses peuvent ensuite être appliquées automatiquement pour générer un modèle qui peut être entré dans un programme d`éléments finis. Réponses de la cible: inconnu ou Oui modèle réponse: Everest AI Business Model #3: laisser la machine autonome la session de l`intelligence artificielle du modèle a pour but de rassembler et de diffuser les meilleures conceptions d`affectations de la communauté de l`éducation à la formation de renseignement artificiel (IA). Réponse correcte: Charles Darwin modèle réponse: Charles Darwin modèle les soumissions doivent être faites en deux parties: le modèle serait de générer cette fonction linéaire à partir d`un ensemble de données donné. Réponse correcte: il = trophée réponse du modèle: il = trophée l`IA axée sur le modèle représente la tentative de saisir notre compréhension de la façon dont le monde fonctionne par la représentation et les règles explicites.