ИС определение. Общее понятие информационной системы
 Скачать 19.24 Kb.
|
|
Общее понятие информационной системы Система – это любой объект, который одновременно можно рассматривать и как единое целое, и как объединенную в интересах достижения поставленных целей совокупность разнородных элементов. Добавление к понятию "система" слова "информационная" отражает цель ее создания и функционирования. Информационные системы обеспечивают сбор, хранение, обработку, поиск, выдачу информации, необходимой в процессе принятия решений задач из любой области. Они помогают анализировать проблемы и создавать новые продукты. Информационная система – это взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели. Современное понимание информационной системы предполагает использование в качестве основного технического средства переработки информации персонального компьютера. В крупных организациях наряду с персональным компьютером в состав технической базы информационной системы входят и более мощные компьютеры (так называемые мэйнфреймы или суперЭВМ). Кроме того, техническое воплощение информационной системы само по себе ничего не будет значить, если не учтена роль человека, для которого предназначена производимая информация и без которого невозможно ее получение и представление. Информационная система - совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств. (ФЗ 149) Информационная система (ИС) — система, предназначенная для хранения, поиска и обработки информации, и соответствующие организационные ресурсы (человеческие, технические, финансовые и т. д.), которые обеспечивают и распространяют информацию (ISO/IEC 2382:2015). Информационные системы в науке Искусственные нейронные сети Искусственные нейронные сети (ИНС) – вид математических моделей, которые строятся по принципу организации и функционирования их биологических аналогов – сетей нервных клеток (нейронов) мозга. В основе их построения лежит идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами (называемыми искусственными нейронами), а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами. Искусственные нейронные сети могут широко использоваться в различных областях, вопрос в том, как подобрать такие весовые коэффициенты, чтобы сеть, например, решала задачу распознавания или аппроксимировала некоторую функцию. Замечательное свойство нейронных сетей состоит в том, что их этому можно научить. Способность к обучению является фундаментальным свойством мозга. В контексте ИНС процесс обучения может рассматриваться как настройка архитектуры сети и весов связей для эффективного выполнения специальной задачи. Обычно нейронная сеть должна настроить веса связей по имеющейся обучающей выборке. Функционирование сети улучшается по мере итеративной настройки весовых коэффициентов. Свойство сети обучаться на примерах делает их более привлекательными по сравнению с системами, которые следуют определенной системе правил функционирования, сформулированной экспертами. Системы искусственного интелекта В понятие "искусственный интеллект" вкладывается различный смысл – от признания интеллекта у ЭВМ, решающих логические или даже любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность. Искусственный интеллект — это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Термин часто применяется к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте. Кроме того, определение понятия ИИ (искусственный интеллект) сводится к описанию комплекса родственных технологий и процессов, таких как, например, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы. Говоря простыми словами, ИИ — это грубое отображение нейронов в мозге. Сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся — получается числовой, категориальный или генеративный результат. Сферы применения ИИ: Здравоохранение; Образование Сельское хозяйство и промышленность; Дорожное движение. Экспертные системы Экспертные системы – один из типов систем искусственного интеллекта, имеющих по существующим меркам довольно длительную историю развития. Причиной повышенного интереса, который экспертные системы вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Эти системы представляют собой программы для компьютера, которые могут воспроизводить процесс решения проблемы человеком-экспертом. Отличительной чертой компьютерных программ, называемых экспертными системами, является их способность накапливать, модифицировать и использовать знания и опыт наиболее квалифицированных специалистов в какой-либо предметной области для решения практических задач. Системы, которые называются экспертными системами, используют механизмы автоматического рассуждения (вывода) и так называемые слабые методы искусственного интеллекта, такие, как, эвристический поиск решения. Область применения извлечения знаний. К числу областей, в которых применялись и применяются экспертные системы, относятся следующие: оценка займов, рисков страхования и капитальных вложений для финансовых организаций; помощь химикам в нахождении верной последовательности реакций для создания новых молекул; получение молекулярной структуры химического вещества на основании опытов; помощь медикам в постановке диагноза и лечении некоторых заболеваний, таких, как заражение крови и различные виды рака; и т.п. Ссылка на источник: https://tstu.ru/book/elib/pdf/2006/efremov2.pdf |