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討論串[討論] 專家系統
共 22 篇文章
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這想法恐怕是受data mining或data orientation的局限.. 這問題在人類專家來看,一點也沒有問題.. 我們讀完一本書的時候,那本書提供了哪些特徵,我們大概都能夠正確列舉出來.. 舉出這個例子,主要的意思是說,. 這個系統只要能夠接受一本書的某些關鍵特徵,就能夠模擬人類專家做判斷
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為什麼不能？任何能建立知識庫的方法都可以用來實作知識庫，. 專家系統又不是單純指傳統使用人工建立規則庫這麼狹隘的部分而已，. 現在的專家系統老早不是你以為的那樣，人家叫你去看書，你送他兩個哈欠。. 讓我這樣講吧，你被公幹真的是活該，. 你自己回去翻翻你第一篇文章，你根本沒講到你是要作作業，. 你整篇
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我感覺,就連親身參與知名ES專案的人,也對ES一知半解吧.... 以上這句,可以當做開玩笑,也可以當作認真講.. 有些人對於ES的解釋偏向泛統論,這有待商榷,. 最早的General Purpose Solver的失敗,顯示出要將知識有效地數位化有多難.. ES廣義來講,應該是只一個系統能夠有效保留
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頭一句質問,就讓我覺得好笑.. 為什麼不能啊? 這我想想.... 哎,那是因為,如果我用data mining的某方法,或使用類神經網路,就算做出東西了,. 我老師看過那東西也會露出尷尬地微笑的表情.. 他是一位老好人,即使學生犯很大的錯,也不願意當面給學生難堪.. 請不要咄咄逼人.. 我上課所學的
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你還是沒去看人工智慧倒底是怎麼回事，. 不知道其他方法論出現的原因，他們和ES之間的關係和歷史，處理了哪些ES需要的東西。然後擅自在想像這些好像都是彼此衝突的領域。. 一個剛修ES滿幾個月的學生，可以放話說 ES 實作者對 ES 一知半解?. 我認為已經知道 ES 是什麼的人，應該不會看不出這些東西
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