7.2.7 เทคนิคการสรุปความภายใต้สถานกา

7.2.7 เทคนิคการสรุปความภายใต้สถานการณ์ความไม่แน่นอน (Inferencing with Uncertainty )
สภาพการอธิบายเหตุผลภายใต้ความไม่แน่นอนของ AI ซึ่งความรู้ที่ผู้เชี่ยวชาญให้ไว้ไม่
ตรงกับกฎที่ผ่านเข้าไปในแต่ละข้อ จะมีขั้นตอนของการสรุปความ 3 ขั้นตอน (Uncertainty in AI -
Three-step Process)
1. การแทนค่าความไม่แน่นอนด้วยชุดพื้นฐานของเหตุการ จะเป็นขั้นตอนในการน าเอา
องค์ความรู้ที่ไม่จริง หรือไม่ตรงกับกฎ มาจัดให้อยู่ในรูปแบบของกฎ ก่อนที่จะก าหนดค่าลงไป ซึ่ง
อาจเป็นค่าตัวเลข กราฟิก หรือสัญลักษณ์ (An expert provides inexact knowledge in terms of
rules with likelihood values)แล้วส่งต่อไปขั้นตอนที่ 2
2. ผสมผสานในส่วนข้อมูลของความไม่แน่นอน โดยน าเอาองค์ความรู้ที่ไม่ตรงกับกฎ ที่
ได้แทนค่าเอาไว้แล้วนั้น มาท าการสรุปผล ต้องรับข้อมูลจากขั้นตอนที่ 1 มาใช้งานร่วมด้วย และส่ง
ต่อไปขั้นตอนที่ 3 (The inexact knowledge of the basic set of events can be directly used to draw
inferences in simple cases (Step 3))
ในขั้นตอนที่ 2 มักจะมีเหตุการณ์ที่หลากและ และเหตุการณ์ก็มักจะสัมพันธ์กันมีผลกระทบต่อกัน
เสมอ (In Step 2: Often the various events are interrelated.)จึงจ าเป็นจะต้องรวมข้อมูลจากขั้นตอน
ที่ 1 เข้ามาด้วย (Necessary to combine the information provided in Step 1 into a global value for
the system)
หน้า :
Week 7: Inference Techniques
17
3. การสรุปความ เป็นการตีความหรือแปลความจากค่าขององค์ความรู้ที่ไม่ตรง จาก
ขั้นตอนที่ 1 และ 2 ซึ่งการสรุปความปกติจะเป็นหน้าที่ของกลไกอนุมาน (Inference Engine)
ตามที่ได้ติดตั้งไว้ในเครื่อง และสามารถปรับแต่งข้อมูลน าเข้า จากขั้นตอนที่ 1 ได้ตามต้องการภาย
หลังจากที่รู้ผลลัพธ์ในขั้นตอนที่ 2 และ 3 แล้ว (Working with the inference engine, experts can
adjust the Step 1 input after viewing the results in Steps 2 and 3.)

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

7.2.7 summarization techniques under the situation of uncertainty (Uncertainty with Inferencing)The condition explains why under the uncertainty of AI, expert knowledge, it is not.Meet the rules through into each verse, there is a summary of the steps: 3 steps (Uncertainty in AI-Three-step Process)1. to replace the uncertainty with regard to the basic steps in the blind.Knowledge that is not true, or do not match the rules come in the format of the rules. Before you set the check box value into it.It might be a graphic symbol or numeric value (An inexact provides expert knowledge in terms of.Rules with likelihood values), and then continue to step 2.2. blend in the data portion of an uncertainty. By blind knowledge that does not match the rule.Instead, the value, and then it came to the conclusion to the data from step 1 to share with and send.Continue to step 3 (The basic knowledge of the inexact set of events can be used to directly draw.inferences in simple cases (Step 3))In step 2, there are a variety of events and often, and the event was often associated with the impact.Always (In Step 2: the various events are Often interrelated.), so here is the need to combine data from the step.I came to the combine with Necessary information (provided in Step 1 into a global value for.the system)Pages:Week 7: Inference Techniques173. a summary of interpretation or translation from the value of the knowledge from the.Steps 1 and 2, which are usually responsible for summarization of the mechanism assumes (Inference Engine)As installed on the machine and be able to adjust the data in step 1 into the rice as you like.After knowing the result in step 2 and 3, the inference engine (with Working, experts can.adjust the Step 1 input after viewing the results in Steps 2 and 3.)

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

7.2.7 Technical Summary of the uncertainty (Inferencing with Uncertainty)
explained why under conditions of uncertainty, which AI expert knowledge provided does not
match the rule to pass through each item. The process of concluding a three-step (Uncertainty in AI -
Three-Step Process)
1. Replace the uncertainty with a basic set of events. It is a step in the North. Remove the
body of knowledge that is not true. Or do not meet rules Was provided in the form of rules before determining a value which
may be the number of graphics or symbols (An Expert provides Inexact Knowledge in terms of
Rules with likelihood values) and then forwarded to Step 2
2. . Combining the data of the uncertainty out of the knowledge that do not meet the rules. Which
has already been represented at the conclusion of Phase 1 data have been used in conjunction with it. And
the next step 3 (The Inexact Knowledge of the Basic SET of events Can be directly used to draw
inferences in Simple Cases (Step 3))
in step 2 is turnovers and events. And it usually affects the relationship between
customers (In Step 2: Often the various events are interrelated.) so it is. Is the need to integrate data from step
1 into a (Necessary to Combine the information provided in Step 1 into a Global value for
the System)
Home:
Week 7: Inference Techniques
17
3. The conclusion from the interpretation or translation of knowledge that do not match. From
step 1 and 2, which is typically a function of rational inference engine (Inference Engine)
that is installed on your computer. And customizable data import from step 1 as required under
after knowing the results of the Phase 2 and 3 (Working with the inference Engine, Experts Can
Adjust the Step 1 input after viewing the results in Steps 2. and 3.)

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

7.2.7 summarization techniques under uncertainty (Inferencing with Uncertainty)
the reason under uncertainty. AI which knowledge experts provided no
.Match rules through each item. A process of summarization 3 step (Uncertainty in AI Three-step Process)
-
1. Representation of uncertainty with the basic set of events. Be a step in this regard. Take
.The knowledge that meet the rules, or arranged in the form of rules before, set ค่าลงไป which
may be numeric values, graphics, or symbols. (An expert provides inexact knowledge in terms of
rules with likelihood values) and go forward step 2
2.Integrated data of uncertainty by, took the knowledge that does not match the rules. That
has represented and that come. Conclusion to get information from step 1 to share with and send
.The next step 3 (The inexact knowledge of the basic set of events can be directly used to draw
inferences in simple cases. (Step 3))
in step 2 often have a variety of events. The event is usually related to each other and have always In
(Step 2: Often the various events are interrelated.Therefore, power) will be required to combine information from step
that 1 in (Necessary to combine the information provided in Step 1 into a global. Value for
the system)

Week page 7: Inference Techniques

3 17. Summarization to interpret or translated from the value of the knowledge that is not met. From
.Step 1 2 which summarize and is usually a function of inference (Inference Engine)
as installed in the machine and can be customized information. Import from step 1 as needed within the
.After the results in step and 2 3 (Working with the, inference engine experts can
adjust the Step 1 input after. Viewing the results in Steps 2 and 3.).