Cunoștințe - o colecție de fapte, modele și reguli euristice, cu ajutorul cărora se rezolvă sarcina.
Deci, formarea informațiilor apare în procesul de colectare și transmitere, adică prelucrarea datelor. Cum provin cunoștințele de la informații?
Din ce în ce mai mult, cunoașterea adevărată se formează pe baza interdependențelor distribuite ale informațiilor eterogene [19]. Atunci când informațiile sunt colectate și transmise pentru a obține un rezultat clar nedeterminat, atunci veți obține cunoștințe. Informația în sine în forma ei pură este lipsită de sens. De aici rezultă concluzia. acea informație este cunoașterea tactică a cuiva. transmis sub formă de simboluri și cu ajutorul oricărui instrument de aplicație.
Conform definiției lui Denham Gray, "cunoașterea este utilizarea absolută a informațiilor și a datelor, împreună cu potențialul experienței, abilităților, ideilor, intuiției, convingerii și motivației practice ale oamenilor".
Cunoașterea are anumite proprietăți care îi diferențiază de informație [20].
- Structurat. Cunoștințele ar trebui să fie "așezate pe rafturi".
- Ușurința de acces și de asimilare. Pentru o persoană este abilitatea de a înțelege rapid și de a-și aminti sau, dimpotrivă, amintiți-vă; pentru cunoștințele informatice - mijloace de acces la cunoștințe.
- Concizie. Laconismul vă permite să învățați rapid și să procesați cunoștințele și să creșteți "coeficientul conținutului util". În această listă, a fost adăugată concisitatea datorită problemei bine cunoscute a documentelor de zgomot și de gunoi, tipice informațiilor informatice - Internetul și gestionarea documentelor electronice.
- Coerența. Cunoștințele nu trebuie să se contrazică reciproc.
- Proceduri de procesare. Cunoștințele sunt necesare pentru a le folosi. Una dintre principalele proprietăți ale cunoașterii - posibilitatea transferului lor către ceilalți și abilitatea de a trage concluzii bazate pe ele. Pentru aceasta, trebuie să existe proceduri de prelucrare a cunoștințelor. Abilitatea de a face concluzii înseamnă pentru mașină existența procedurilor de procesare și de ieșire și pregătirea structurilor de date pentru o astfel de prelucrare, adică disponibilitatea unor formate de cunoștințe speciale.
Compararea și compararea conceptelor "informații", "date", "cunoștințe"
Pentru a funcționa în mod confidențial cu noțiunile de "informație", "date", "cunoaștere", este necesar nu numai să înțelegem esența acestor concepte, ci și să simțim diferențele dintre ele. Cu toate acestea, nu este suficientă o interpretare intuitivă a acestor concepte. Complexitatea înțelegerii diferențelor dintre conceptele menționate mai sus este în sinonimia lor aparentă. Amintiți-vă că conceptul Data Mining este tradus în limba rusă cu ajutorul acelorași trei concepte: cum să extrageți date, să extrageți informații. excavarea cunoștințelor.
În primul rând, să încercăm să înțelegem acești termeni folosind exemple simple.
- Studentul care ia examenul are nevoie de date.
- Studentul care trece examenul are nevoie de informații.
- Un student care trece examenul are nevoie de cunoștințe.
Când se analizează prima opțiune - studentul are nevoie de date - apare ideea că studentul are nevoie de date, de exemplu, pentru calcule. Informațiile din cea de-a doua versiune pot fi un rezumat sau un manual. Ca urmare a utilizării lor, elevul primește numai informații care, în anumite cazuri, pot intra în cunoștință. A treia opțiune pare cea mai logică.
Informații. spre deosebire de date, are sens.
Conceptul de "informație" și "cunoaștere", din punct de vedere filosofic, sunt concepte de nivel mai înalt decât "date", care au apărut relativ recent.
Conceptul de "informație" este direct legat de esența proceselor din cadrul sistemului informatic, astfel încât conceptul de "cunoaștere" este mai concentrat asupra calității proceselor. Conceptul de "cunoaștere" este strâns legat de procesul de luare a deciziilor.
În pofida diferențelor, conceptele considerate, așa cum am menționat mai devreme, nu sunt disociate și independente. Acestea fac parte dintr-un fir: la sursa acestuia sunt date, în procesul de transmitere a informațiilor care apar. și ca urmare a utilizării informațiilor. în anumite condiții, se creează cunoștințe.
În cadrul prelegerii sa remarcat deja că, în procesul de mișcare a piramidei informaționale, cantitatea de date este transferată la valoarea cunoașterii. Cu toate acestea, volumele mari de date nu înseamnă deloc și, în plus, nu garantează dobândirea cunoștințelor. Există o anumită dependență de valoarea cunoștințelor dobândite în ceea ce privește calitatea și puterea procedurilor de prelucrare a datelor. Un exemplu tipic de informații. care nu pot fi transformate în cunoștințe. este textul într-o limbă străină. În lipsa unui dicționar și a unui interpret, această informație nu are deloc valoare, nu poate intra în cunoștință. Cu un dicționar, procesul de tranziție de la informație la cunoaștere este posibil, însă consumator de timp și consumator de timp. În prezența unui interpret, informațiile se transformă într-adevăr în cunoștințe.
Astfel, pentru a obține cunoștințe valoroase, sunt necesare proceduri de procesare de calitate. Procesul de trecere de la date la cunoaștere durează mult timp și este costisitor. Prin urmare, este evident că tehnologia Data Mining cu algoritmii ei puternici și diversi este un instrument prin care se poate mișca piramida informațională. putem obține cunoștințe de înaltă calitate și valoroase.
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: