Uncertainty and Vagueness in Knowledge Based Systems: Numerical Methods (Artificial Intelligence)
von Springer
Das Buch "Uncertainty and Vagueness in Knowledge Based Systems: Numerical Methods" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen und Lösungen im Bereich der Unsicherheit und Vagheit innerhalb wissensbasierter Systeme. Es richtet sich an Forscher, Praktiker und Studierende im Bereich der Künstlichen Intelligenz und präsentiert eine Vielzahl von numerischen Methoden, die entwickelt wurden, um mit ungenauen oder unvollständigen Informationen umzugehen.
In einer Welt, in der Daten oft unklar und mehrdeutig sind, ist das Verständnis der Konzepte von Unsicherheit und Vagheit entscheidend für die Entwicklung effektiver KI-Systeme. Das Werk behandelt grundlegende theoretische Konzepte und zeigt deren praktische Anwendungen auf. Es werden verschiedene Ansätze zur Modellierung von Unsicherheit vorgestellt, einschließlich probabilistischer und fuzzy-logischer Methoden.
Zahlreiche Fallstudien und praktische Beispiele verdeutlichen die Anwendung der diskutierten Techniken in realen Situationen. Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Implementierung dieser Methoden und deren Relevanz für die Verbesserung der Entscheidungsfindung in komplexen Systemen.
Durch die Kombination von Theorie und Praxis ist dieses Buch eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen der Unsicherheit in wissensbasierten Systemen auseinandersetzen und innovative Lösungen entwickeln möchten.
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