Что такое классификация в информатике: 500 Internal Server Error

Содержание

О классификации информатики и информационных технологий Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

УДК 007 А.А. Майоров, В.П. Седякин

ВАК 05.13.00 r ‘ м

РИНЦ 20.00.00

О классификации информатики и информационных технологий

В статье рассматривается актуальный вопрос классификации информационных наук и информационных технологий. Отмечается гегемония информационных технологий над самими информационными науками. Рассматриваются два современных подхода к классификации: «средовой» и «понятийно-критериальный». На основе последнего предложен пример классификации для номенклатуры научных специальностей ВАК.

Ключевые слова: классификация, информатика, информационные технологии, средовой и понятийно-критериальный подходы.

CLASSIFICATION OF INFORMATICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES

The article considers the actual question about informatics and information technologies classification. There are the hegemony information technologies over the information sciences and two modern methods of classification: «habitatual» and «conceptual-criterial» method. On the basis of the last the article calls attention to example for classification of science’s nomenclature of VAK.

Keywords: classification, informatics, information technologies, habitatual and conceptual-criterial method.

1. Проблема классификации информатик и информационные технологии

В классической логике классификация — это важнейшая операция над понятиями. С классификации начиналось развитие многих наук, например с классификации видов Ламарка начиналось развитие биологии.

Классификация информационных наук весьма актуальна не только в «чисто» методологическом аспекте, включая определение лженаучных и паранаучных направлений. Информационные науки в своей совокупности достигли того уровня зрелости, когда отсутствие общепризнанной классификации мешает не только их развитию, но и развитию высшего и общего образования.

Одной из проблем в их классификации является явная гегемония информационных технологий над самими информационными науками. А точнее — гегемония современных цифровых информационных технологий. По существу, многие

дисциплины, претендующие на роль специальной информационной науки, являются «науками» о цифровых информационных технологиях, применяемых в разных отраслях науки, техники и экономики. Предметом у этих дисциплин выступает информация, используемая в конкретной отрасли, а объектом — методы материнских наук, реализуемые с помощью компьютерных вычислений и цифровых преобразований, в основе которых лежат вычислительная математика и программирование.

То есть собственного объекта у этих дисциплин, по существу, нет. Следовательно, они могут претендовать только на роль некоего знания. А поскольку насыщенность разнообразными цифровыми технологиями в разных отраслях науки, техники очень велика и они становятся все более сложными и эффективными, то роль этого знания в научно-образовательной сфере очень велика и постоянно повышается. За счет ассимиляции части методов материнских наук в цифровые технологии они также приобретают роль обще-

научного знания и интегрирующей общеобразовательной дисциплины. Следует уточнить, что отмеченная гегемония распространяется главным образом на функционально-кибернетические направления информационных наук.

С явным отставанием от современных цифровых технологий развиваются их научные основания, не исключая и классификацию информатик. В результате работы в 2012-2014 гг. методологических семинаров по проблемам информационных наук в ИНИОН РАН и ИПИ РАН [1, 2], а также в 2013 г. в МИИГАиКе [3] были предложены два новых подхода к классификации информатик. Первый из них принадлежит И.М. Зацману, его можно назвать «средовым» [2]. В соответствии с ним информатики разделяются по тем средам, в которых рассматриваются информационные взаимодействия данной информационной науки — социальная, техническая, биологическая, физическая, когнитивная и т.д. Второй был предложен одним из авторов статьи [3], его условно

Андрей Александрович Майоров, д.т.н., ректор Тел.: (499) 261-31-52 Эл. почта: [email protected] Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК) http://www. miigaik.ru/

Andrey A. Mayorov,

Doctor of Engineering Science, rector Tel.: (499) 261-31-52 E-mail: [email protected]

Владимир Павлович Седякин,

к. т.н., профессор кафедры прикладной информатики Тел.: (499) 262-04-23 Эл. почта: [email protected] Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК) http://www. miigaik.ru/

Vladimir P. Sedyakin,

Candidate of Engineering Science, Professor of applied informatics department Tel.: (499) 262-04-23 E-mail: [email protected]

можно назвать «понятийно-критериальным». В соответствии с ним информатики разделяются на основе использования методологически обоснованных критериев.

В качестве таковых предлагается использование двух основных критериев и двух дополнительных критерия отличия:

1) атрибутивное или функционально-кибернетическое понимание информации;

2) дополнительно: неметафорическое или метафорическое толкование информации;

3) рассматриваемые типы отношений — объект-объектные, объект-субъектные, субъект-объектные или субъект-субъектные (в качестве субъектов признаются внешние технические и биологические системы).

4) дополнительно: принадлежность объектов/субъектов микромиру/макромиру.

Вполне очевидно, что общеизвестная социально-экономическая информатика изучает субъект-субъектные и объект-субъектные отношения в макромире на основе функционально-кибернетического понимания информации в неметафорическом толковании. Физическая информатика изучает объект-объектные отношения в микромире на основе атрибутивного понимания информации в метафорическом толковании. Приведенные примеры классификационного определения двух отраслевых информатик показывают возможность такого подхода к классификации. Ниже приведен фрагмент примерной классификации информационных наук в виде группировок отраслевых информатик по первому критерию, которые объединены общей информатикой. При этом каждая отраслевая информатика должна обладать своим методом и теоретическим основанием, в случае их отсутствия «информатика» приобретает статус паранаучного направления.

Фрагмент примерной классификации:

1. Общая и теоретическая информатика (включающая фило-софско-методологические основы, известные подходы к классифика-

ции, включая экклектический, исторический, реляционную алгебру, теорию графов и другие разделы математики, математическую теорию связи и пр.).

2. Все отраслевые направления разделяются на две группы:

— атрибутивистские;

— функционально-кибернетические.

2.1. Информационные науки, опирающиеся на атрибутивное понимание:

— физическая информатика;

— биофизика;

— и другие.

2.2. Информационные науки, опирающиеся на функционально-кибернетическое понимание, включают:

1. Науки, опирающиеся на метафорическое понимание информации;

2. Науки, опирающиеся на неметафорическое понимание информации;

2.2.1. Информационные науки раздела 1 (выше):

— нейрофизиология;

— кибернетика;

— технические информатики (по направлениям) и др.

2.2.2. Информационные науки раздела 2 (выше):

— информационная лингвистика;

— документоведение;

— концептуальная информатика;

— когнитивная информатика.

2. Классификация информационных наук для номенклатуры научных специальностей

Актуальность попыток методологически обоснованных классификаций информатики была выявлена в докладе Ю.Н. Столярова на семинаре в ИНИОН РАН в январе 2014 г. [4]. В докладе рассматривался весьма актуальный вопрос продвижения в российском научном сообществе новой классификации информационных наук, в которой впервые объединяются традиционная «гуманитарная» ветвь информационных наук и «компьютерная» ветвь технических информационных наук.

Первый вопрос, который возникает при осмыслении возможной

«тактики» продвижения современной и методологически обоснованной классификации информационных наук: а кому она может быть практически интересна? Второй вопрос связан с первым — а будет ли учтена реально чиновниками Минобрнауки эта классификация и в какой мере?

Ответ на первый вопрос очевиден. В первую очередь интересна классификация информационных наук тем специалистам, для которых она нужна практически. Это, конечно, библиографы и библиотечные работники. Во вторую очередь она интересна преподавателям

вузов и школ, связанных с информатикой и информационными технологиями.

Как показали опросы информационных специалистов технических направлений высокого уровня (профессора, доктора технических наук и причастные к соответствующим советам ВАК), их мало интересуют вопросы классификации как таковые. Возможно, это связано с отрицательной рефлексией после «информациологии», возможно -со скепсисом по поводу надежд как-то повлиять на чиновников Минобрнауки, принимающих ре-

шения по реформированию ВАК. Более интересны им конкретные вопросы сохранения их собственной дисциплины в предлагаемой классификации.

Еще следует добавить, что упомянутые специалисты категорически против введения степеней «информационных наук». Учитывая преобладание представителей технических наук в ВАКе, можно предположить, что степени «информационных наук» ввести в ближайшее время не удастся. Представляется тактически неверным настаивать на этом по следующим соображениям.

Предлагаемый класс «Информационные науки» в номенклатуре специальностей научных работников

Шифр Отрасль науки, группа специальностей, специальность Отрасли науки, по которым присуждается учёная степень

28.00.00 Информационные науки

28.01.00 ИНФОРМАТИКА

28.01.01 Общая информатика Технические, философские, педагогические

28.01.02 Теоретические основы информатики Технические, философские, биологические

28. 01.03 Информационные процессы и системы в живой природе и естествознании Технические, физико-математические, химические, биологические

28.02.00 ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ПРОЦЕССЫ В СФЕРЕ ТЕХНИКИ

28.02.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) Технические, физико-математические, химические

28.02.02 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям) Технические, физико-математические, химические

28.02.03 Управление в социальных и экономических системах Технические, физико-математические, химические, экономические

28.02.04 Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей Технические, физико-математические

28. 02.05 Элементы и устройства технические вычислительной техники и систем управления Технические,

28.02.06 Системы автоматизации проектирования (по отраслям) Технические, физико-математические, химические

28.02.07 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Технические, физико-математические, химические

28.02.08 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность Технические, физико-математические, экономические

28.03.00 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ И ЯВЛЕНИЯ В ЖИВОЙ ПРИРОДЕ И ЕСТЕСТВОЗНАНИИ

28.04.00 ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ПРОЦЕССЫ В СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЕ Информационные, филологические, педагогические, исторические

28.04. 01 Документология, документалистика Информационные, технические, филологические, педагогические, исторические

28.04.02 Документоведение, архивоведение Информационные, технические, филологические, педагогические, исторические

28.04.03 Книговедение Информационные, филологические, педагогические, исторические

28.04.04 Библиотековедение, библиографоведение Информационные, филологические, педагогические, исторические

28.04.05 Музееведение Информационные, филологические, педагогические, исторические

28.04.06 Журналистика (периодика, радио, телевидение, интернет) Информационные, филологические, педагогические, исторические

Наука и образование, несмотря на их определяющую и даже революционную роль в прогрессе общества, сами по себе весьма консервативны. Никаких революционных преобразований в своей форме и содержании европейская научно-образовательная сфера за последние сто лет не претерпевала. И в содержании, и в организационной структуре происходили только эволюционные изменения. Рассмотренные в докладе Ю.Н. Столярова [4] изменения за все годы существования ВАК в классификации научных специальностей, несмотря на все резкие перемещения информационных наук в социальной сфере, все-таки не были революционными. Уверенно можно предположить, что революционные изменения в номенклатуре научных специальностей ВАК «не приживутся», и тактически выгодно их не предлагать.

Представленные в классификации Ю.Н. Столярова изменения отвечают вышеупомянутому «сре-довому» подходу, выдвигаемому представителями ИПИ РАН [2]. Он по-своему революционен, посколь-

ку необходимого методологического единства у всех разнородных информатик, включая физическую информатику и биоинформатику, еще не сложилось. Нет ясности и относительно общего предмета и объекта, не говоря уж о методах. Конвенции по этим вопросам в научном сообществе еще не сложились. Относительно концепции общей компьютерно-информационной науки [1] степень методологического единства и ясности в общем предмете значительно выше. Нет сомнений, что изучается информация в кибернетически-функциональном понимании и в компьютерно-техническом и информационно-гуманитарном направлениях. Целесообразно также учитывать тот факт, что в двадцати североамериканских университетах уже образованы факультеты общей компьютерно-информационной науки (computer and information science). Укрепившийся в массовом сознании тезис «об отставании российской науки», который присущ и чиновникам-реформаторам в Минобрнауке, может послужить аргументом в пользу предлагаемой

объединенной компьютерно-информационной науки.

В силу этого представляется целесообразным следующее:

1. Полностью сохранить все разделы технических направлений, которые были в предыдущей номенклатуре, и перенести на первое место в предлагаемой классификации — в «технической сфере». Сохранить разделы социальных направлений и перенести их на второе место в предлагаемой классификации — в «социальной сфере»;

2. Ввести объединяющий раздел, включая «общую информатику» и сохраняя в нем же «теоретические основы информатики;

3. Только обозначить направление «Информационные процессы и явления в живой природе и естествознании» (включая физическую информатику и биоинформатику) и включить его в объединяющий раздел.

4. Исключить пока классификацию научных степеней «информационные науки».

Приведенные выше предложения были оформлены в виде табл., которая была представлена в Ми-нобрнауку в марте 2014 г.

Литература

1. Совместный научный семинар «Методологические проблемы наук об информации» Института проблем информатики РАН и Института научной информации по общественным наукам РАН/ИНИОН РАН [Электронный ресурс]. — М., 2011-2014. — Режим доступа: http://www.inion.ru/seminars.mpni

2. Зацман И.М. Построение системы терминов информационно-компьютерной науки: проблемно-ориентированный подход // Метафизика. — 2013. — № 4. — С. 115-149.

3. Седякин В.П., Корнюшко В.Ф., Филоретова О.А. Проблема Флориди и классификация информационных наук // Прикладная информатика. — 2012. — № 3. — С. 116-122.

4. Столяров Ю.Н. Информационные науки как возможный класс Номенклатуры специальностей научных работников [Электронный ресурс] // Совместный научный семинар «Методологические проблемы наук об информации» Института проблем информатики РАН и Института научной информации по общественным наукам РАН/ИНИОН РАН. Москва, 30.01.2014. — Режим доступа: http://www.inion.ru/seminars.mpni

Классификация и использование информации курсовая по информатике

Содержание Введение 1. Информация: понятия, виды, свойства 1.1 Понятие информации 1.2 Свойства информации 2. Информация в других областях наук 2.1 Фильтрация сенсорной информации 2.2 Биологическая целесообразность 2.3 Асимметричность информации 2.4 Информация и рынок Список литературы Введение Понятие информации является одним из фундаментальных в современной науке вообще и базовым для информатики. Информацию наряду с веществом и энергией рассматривают в качестве важнейшей сущности мира, в котором мы живем. Однако, если задаться целью формально определить понятие «информация», то сделать это будет чрезвычайно сложно. В простейшем бытовом понимании с термином «информация» обычно ассоциируются некоторые сведения, данные, знания и т.п. Информация передается в виде сообщений, определяющих форму и представление передаваемой информации. Примерами сообщений являются музыкальное произведение; телепередача; команды регулировщика на перекрестке; текст, распечатанный на принтере; данные, полученные в результате работы составленной вами программы и т.д. При этом предполагается, что имеются «источник информации» и «получатель информации». Сообщение от источника к получателю передается посредством какой- нибудь среды, являющейся в таком случае «каналом связи». Так, при передаче речевого сообщения в качестве такого канала связи можно рассматривать воздух, в котором распространяются звуковые волны, а в случае передачи письменного сообщения (например, текста, распечатанного на принтере) каналом сообщения можно считать лист бумаги, на котором напечатан текст. Человеку свойственно субъективное восприятие информации через некоторый набор ее свойств: важность, достоверность, своевременность, доступность, «больше-меньше» и т.д. Использование терминов «больше информации» или «меньше информации» подразумевает некую возможность ее измерения (или хотя бы количественного соотнесения). При субъективном восприятии измерение информации возможно лишь в виде установления 1. Информация: понятия, виды, свойства 1.1 Понятие информации В литературе можно найти достаточно много определений термина «информация», отражающих различные подходы к толкованию этого понятия. В Федеральном законе Российской Федерации «Об информации, информатизации и защите информации» дается следующее определение этого термина: «информация – сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления». Толковый словарь русского языка Ожегова приводит 2 определения слова «информация»: 1. Сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемые человеком или специальным устройством. 2. Сообщения, осведомляющие о положении дел, о состоянии чего- нибудь. (Научно-техническая и газетная информации, средства массовой информации – печать, радио, телевидение, кино). Информация и ее свойства являются объектом исследования целого ряда научных дисциплин, таких как теория информации (математическая теория систем передачи информации), кибернетика (наука о связи и управлении в машинах и животных, а также в обществе и человеческих существах), семиотика (наука о знаках и знаковых системах), теория массовой коммуникации (исследование средств мас-совой информации и их влияния на общество), информатика (изучение процессов сбора, преобразования, хранения, защиты, поиска и передачи всех видов информации и средств их автоматизированной обработки), соционика (теория информационного метаболизма индивидуальной и социальной психики), информодинамика (наука об открытых информационных системах), информациология (наука о получении, сохранении и передаче информации для различных множеств объектов) и т. д. В информатике наиболее часто используется следующее определение этого термина: Информация — это осознанные сведения об окружающем мире, которые являются объектом хранения, преобразования, передачи и использования. Сведения — это знания, выраженные в сигналах, сообщениях, известиях, уведомлениях и т.д. Каждого человека в мире окружает море информации различных видов. Стремление зафиксировать, сохранить надолго свое восприятие информации было всегда свойственно человеку. Мозг человека хранит множество информации, и использует для хранения ее свои способы, основа которых — двоичный код, как и у компьютеров. Человек всегда стремился иметь возможность поделиться своей информацией с другими людьми и найти надежные средства для ее передачи и долговременного хранения. Для этого в настоящее время изобретено множество способов хранения информации на внешних (относительно мозга человека) носителях и ее передачи на огромные расстояния. Основные виды информации по ее форме представления, способам ее кодирования и хранения, что имеет наибольшее значение для информатики, это: графическая или изобразительная — первый вид, для которого был реализован способ хранения информации об окружающем мире в виде наскальных рисунков, а позднее в виде картин, фотографий, схем, чертежей на бумаге, холсте, мраморе и др. материалах, изображающих картины реального мира; звуковая — мир вокруг нас полон звуков и задача их хранения и тиражирования была решена с изобретение звукозаписывающих устройств в 1877 г.; ее разновидностью является музыкальная информация – для этого вида был изобретен способ кодирования с использованием специальных символов, что делает возможным хранение ее аналогично графической информации; текстовая – способ кодирования речи человека специальными символами – буквами, причем разные народы имеют разные языки и используют различные наборы букв для отображения речи; особенно большое значение этот способ приобрел после изобретения бумаги и книгопечатания; числовая – количественная мера объектов и их свойств в окружающем мире; особенно большое значение приобрела с развитием торговли, экономики и денежного обмена; аналогично текстовой информации для ее отображения используется метод кодирования специальными символами – цифрами, причем системы кодирования (счисления) могут быть разными; видеоинформация – способ сохранения «живых» картин окружающего мира, появившийся с изобретением кино. Существуют также виды информации, для которых до сих пор не изобретено способов их кодирования и хранения – это тактильная информация, передаваемая ощущениями, органолептическая, передаваемая запахами и вкусами и другие виды, для которых современная наука даже не нашла признанных всеми терминов определения (например, экстрасенсорная информация). Для передачи информации на большие расстояния первоначально использовались кодированные световые сигналы, с изобретением электричества – передача закодированного определенным образом сигнала по проводам, позднее – с использованием радиоволн. Создателем общей теории информации и основоположником цифровой связи считается Клод Шеннон (Claude Shannon). Всемирную известность ему принес фундаментальный труд 1948 года – «Математическая теория связи» (A Mathematical Theory of Communication), в котором впервые • искажение в результате воздействия помех («испорченный телефон») и недостаточно точных средств ее фиксации. 3. Полнота информации. Информацию можно назвать полной, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Неполная информация может привести к ошибочному выводу или решению. 4. Точность информации определяется степенью ее близости к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т. п. 5. Актуальность информации – важность для настоящего времени, злободневность, насущность. Только вовремя полученная информация может быть полезна. 6. Полезность (ценность) информации. Полезность может быть оценена применительно к нуждам конкретных ее потребителей и оценивается по тем задачам, которые можно решить с ее помощью. Самая ценная информация – объективная, достоверная, полная, и актуальная. При этом следует учитывать, что и необъективная, недостоверная информация (например, художественная литература), имеет большую значимость для человека. Социальная (общественная) информация обладает еще и дополнительными свойствами: имеет семантический (смысловой) характер, т. е. понятийный, так как именно в понятиях обобщаются наиболее существенные при-знаки предметов, процессов и явлений окружающего мира. имеет языковую природу (кроме некоторых видов эстетической информации, например изобразительного искусства). Одно и то же содержание может быть выражено на разных естественных (разговорных) языках, записано в виде математических формул и т. д. С течением времени количество информации растет, информация накапливается, происходит ее систематизация, оценка и обобщение. Это свойство назвали ростом и кумулированием информации. (Кумуляция – от лат; cumulatio – увеличение, скопление). Старение информации заключается в уменьшении ее ценности с течением времени. Старит информацию не само время, а появление новой информации, которая уточняет, дополняет или отвергает полностью или частично более раннюю. Научно-техническая информация стареет быстрее, эстетическая (произведения искусства) – медленнее. Логичность, компактность, удобная форма представления облегчает понимание и усвоение информации. 2. Информация в других областях наук 2.1 Фильтрация сенсорной информации Фильтрация сенсорной информации — фильтрация афферентных сигналов нервной системой. В результате такой фильтрации на определённые уровни обработки поступает только часть полученной предшествующими уровнями сенсорной информации. В английской литературе используется термин sensory gating (от английского gate, ворота), использующий сравнение фильтра информации с воротами, которые могут пропускать или блокировать сенсорные сигналы. Фильтрация происходит на разных уровнях нервной системы — в спинном мозге, стволе мозга, таламусе, коре больших полушарий и других структурах. Функции этой регуляции тоже разные, так как сенсорная информация используется нервной системой многообразно. Выявлено несколько механизмов фильтрации: пресинаприческое и постсинаптическое торможение, адаптация, восходящие и нисходящие влияния, нейронные осцилляции и другие. Сенсорные сигналы регулируются при выполнении движений, регуляции позы, при нейронной обработке зрительной, слуховой, соматосенсорной информации, а также запаха и вкуса. Регулируются и болевые ощущения. Одним из примеров существенной блокировки сенсорной информации является сон. Нарушения процесса фильтрации сенсорной информации могут приводить к неврологическим, психологическим и психиатрическим расстройствам. 2.2 Биологическая целесообразность Потребители, оценивая качество продуктов, составляют репутацию рынков и продавцов. Появление интернета существенно облегчило процесс обмена информацией среди потребителей. Позволяя узнать непосредственно характеристики товара либо его репутацию, интернет снижает асимметричность информации. Michael Spence предложил теорию сигнализирования. В ситуации асимметричности информации люди обозначают к какому типу они принадлежат, тем самым уменьшая степень асимметричности.Изначально в качестве модели выбрана ситуация поиска работы. Наниматель заинтересован в наборе обученного/обучаемого персонала. Все соискатели, естественно, заявляют, что они отлично способны учиться. Но только сами соискатели обладают информацией о действительном положении вещей. Это и есть ситуация информационной асимметрии. Майкл Спенс предположил, что окончание, к примеру, института, служит надёжным опознавательным сигналом — данная персона способна к обучению. Ведь окончить институт проще для того, кто способен учиться и, следовательно, подходит данному нанимателю. И наоборот, если человек не смог окончить институт, его способности к обучению весьма сомнительны. 2.4. Информация и рынок Чтобы в полной мере раскрыть роль информации в современной постиндустриальной экономике, необходимо обратиться к исследованию ее места и функций на рынке. Успех или неудача предприятия напрямую связаны с наличием или отсутствием рыночной информации. Вначале рассмотрим особые свойства информации, которые проявляются на рынке. 1. Информация не убывает в процессе ее использования. Эту черту информация имеет так же, как знания вообще. Т. Стюарт по этому поводу пишет: «Это означает, что знания не убывают по мере их использования. Они неотчуждаемы: приобретение мною некоего объема знаний никоим образом не уменьшает вашей способности приобрести столько же, чего не скажешь, например, о порции мороженого или о месте в автобусе. На стоимость создания знаний не влияет, сколько человек будет пользоваться ими впоследствии. Знания, воплощенные мною в этой книге, будут стоить одинаково, независимо от того, прочтут ли ее 5 или 500 тыс. человек. Конечно, экземпляр, который вы держите в руках, не может быть прочитан десятком людей одновременно, а стоимость печати, безусловно, зависела от тиража, но эти экономические факторы относятся к изделию, а не к знаниям». К. Эрроу также отмечает: тот факт, что «вы продали мне информацию, не мешает вам продавать ту же информацию другим — ведь университетский профессор из года в год читает одну и ту же лекцию. А мне этот факт не мешает перепродавать то, чему меня научили, при условии соблюдения законов об интеллектуальной собственности; этим в конечном итоге и занимаются журналисты». 2. Информация отличается от ее носителя. Р. Нолл замечает: «Знания и их оболочка — не одно и то же. Кроме того, средства их воспроизведения — магнитофоны, ксероксы, телевизоры, компьютеры — часто находятся под контролем потребителей, а не производителей. Производственные же возможности, по существу, ничем не сдерживаются. Так, миллиарды телезрителей каждый год смотрят церемонию вручения премии «Оскар», а Американской академии кинематографии это обходится не дороже, чем если бы вся зрительская аудитория ограничивалась теми, кто сидел в зале». 3. Из первых двух черт следует, что информация не ограничена пространством. Однако она ограничена законами об интеллектуальной собственности. «Знания (информация) существуют вне зависимости от пространства. Подобно квантовым частицам они могут находиться в нескольких местах одновременно. Продайте мне пирог, и у вас его больше не будет. Продайте мне рецепт пирога, и он будет у нас обоих. В царстве интеллектуальных активов и неосязаемой продукции «пирога» не становится меньше, сколько его ни ешь. Но вы не можете забрать его назад. Продавец может вернуть себе, предположим, автомашину, но, сообщив покупателю какую-либо информацию, он не может забрать ее обратно. В информационной экономике есть одна уловка, касающаяся и покупателя, и продавца: покупатель не может судить, стоит ли платить за информацию до тех пор, пока ее не получит; но как только он завладел ею, ему больше не нужно ее покупать» [см. 13]. 4. Информация зависит от фактора времени. Некоторые ее виды катастрофически стареют. 5. Информация в принципе изобильна. Она не обладает редкостью, как другие факторы производства, поэтому вопрос о ее стоимости является проблемой для экономической науки. Но она имеет цену, которая мало зависит от затрат на ее производство. Информация или есть, и тогда она не редкость, или ее нет. «Покупайте землю, — советовал своим читателям сатирик Уилл Роджерс, — а то ее больше не делают». Мы же с каждым днем «делаем» все больше знаний, и, как мы потом увидим, они зачастую вырастают в цене именно потому, что имеются в изобилии, а не потому, что их недостает» [см. 13]. 6. Информация множится, разрастается, так что ее трудно усвоить, классифицировать и т.п. Обратимся теперь к анализу влияния информации на поведение потребителей и производителей. Одно из центральных понятий функционирования рынка — выбор. Его делают все экономические агенты, находящиеся на рынке: компании, потребители, инвесторы и государство. В контексте данного исследования Однако возможности получения и распространения информации у разных компаний неодинаковые, известным фактом является неравенство компаний в этом отношении. Информация распространяется неравномерно, «асимметрично». Поэтому те, кто обладает преимуществами в информации, обладает и известными конкурентными преимуществами. Возрастающая роль информации и ее материальной основы в информационной экономике, о чем говорилось выше, вызвала к жизни принципиально новое явление — виртуальные рынки. Их существование стало возможным в связи с тем, что Интернет предоставляет информационные и коммуникационные коммерческие услуги. Виртуальные рынки преодолевают существенные недостатки реальных рынков в плане снижения неопределенности и более равномерного доступа к информации. Понятие симметричности информации означает равное распределение информации между участниками; прозрачность подразумевает открытость информации. Эти качества виртуальных рынков ставят барьер на пути монополизма. Виртуальное рыночное пространство существует в реальном масштабе времени, доступ к информации круглосуточный. Модель такого рынка может быть представлена при помощи понятий информации. На наш взгляд, виртуальные рынки представляют собой виртуальное пространство, в котором участники (экономические агенты) наблюдают и создают информационные сигналы с целью осуществления виртуальной коммерции. Таким образом, информация стала активнейшим элементом рыночной инфраструктуры, фактором производства и товаром. Наличие или отсутствие рыночной информации определяет успех или неуспех компании в производстве и сбыте продукции. Литература 1. Моисеев Н.Н. Расставание с простотой. М.: АГРАФ, 1998. С. 98-99. 2. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в живом и машине. М.: Советское радио, 1968. С.15. 3. Корогодин В.И., Корогодина В.Л. Информация как основа жизни. Дубна: Феникс, 2000. С. 11. 4. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. М.-СПб.: ИД Бизнес- пресса, 2000. С. 76. 5. Эрроу К. Информация и экономическое поведение // Вопросы экономики. 1995. № 5. С. 98. 6. Иноземцев В. За пределами экономического общества. М.: Academia, 1998. С. 323. 7. Могилевский В.Д. Методология систем. М.: Экономика. 1999. С. 42. 8. Bell D. The Coming of Post-Industrial Society. A Venture in Social Forecasting. N.Y., 1976; Brzezinski Z. The Story of the Information Technology Revolution. Cambridge. 1988; Drucker P. Post-Capitalist Society. N.Y., 1993; Between Two Ages. N.Y., 1970; Toffler A. The Third Wave. N.Y., 1980; Forester T. High-Teck Society. 9. Васильчук Ю. Постиндустриальная экономика и развитие человека // МЭ и МО. 1997. № 9. С.93. 10. Мовсесян А.Г. Роль информационных и финансовых факторов в интеграции и транснационализации // Вестник Московского университета. Сер. 6. Экономика. 1998. № 2. С. 22-29. 11. Тоffler A. Powershift. N.Y., 1990 / Цит. по: Васильчук Ю. Указ. соч. 12. Stewart T.A. Intellectual Capital. The New Wealth of Organizations. N.Y.-L., Doubleday / Currency, 1997. Р. 389. 13. Эрроу К. Восприятие риска в психологии и экономической науке / Цит. по: Теория и история экономических и социальных институтов и систем. Альманах. 1994. № 5. Вып. 5. С. 81. 14. Noll R.G. The Economics of Information // The Knowledge Economy: The Nature of Information in the 21th Century. Queenstown (MD), 1993. P. 29-30.

Урок на тему «Классификация объектов»

Классификация объектов

Цели урока:

  • познакомить учащихся с естественной и вспомогательной классификацией;

  • углубить представления учащихся о классификации понятий;

  • закрепить приемы эффективного построения изображений в графическом редакторе Paint.

Основные понятия:

  • Классификация

  • Основание классификация

  • Естественная классификация

  • Вспомогательная классификация

Теория

Понятие – это форма мышления.

Определение понятия — это перечисление всех существенных признаков объекта (класса однородных объектов) в связном предложении.

Каждый из признаков, входящих в определение, должен быть необходим, а все вместе — достаточны для установления данного понятия.

Распространенным является определение понятия через ближайший род и видовое отличие

Распределение объема некоторого понятия по избранному основанию на ряд частей называется классификацией.

Очень важен выбор основания классификации.

Классификация может производиться по существенным признакам (естественная) или по несущественным признакам (вспомогательная).

В информатике так же существует своя классификация объектов.

Рассмотрим классификацию объектов, с которыми взаимодействует пользователь при работе на компьютере

Место, занимаемое объектом в естественной классификации, позволяет судить о его свойствах.

Вспомогательная классификация не позволяет судить о свойствах объектов; она служит для более легкого отыскания объектов. Примеры вспомогательных классификаций: список фамилий, расположенных по алфавиту; каталог книг и так далее.

Вопросы и задания

1) В каждом пункте перечислены объекты, сгруппированные по классам. Например: стол, компьютер, лук / корова, ручка, кастрюля / село, знамя, перо — это существительные, классифицированные по родам. Определите основания классификаций:

а) ель, сосна, кедр, пихта / берёза, осина, липа, тополь;

б) рожь, тишь, ложь, рысь / пшеница, тишина, истина, кошка;

в) рубашка, пиджак, платье, сарафан / пальто, шуба, плащ, штормовка;

г) волк, медведь, лиса, лось / корова, собака, кошка, лошадь.

2) Как вы считаете, для чего нужна классификация?

3) Чем различаются естественная и искусственная классификации?

4) Приведите примеры классификаций, с которыми вы познакомились на уроках русского языка, математики, биологии и географии.

Алгоритм классификации групповых точечных объектов с неупорядоченными элементами на основе вероятностной меры близости

Фурман Я.А., Роженцов А.А., Евдокимов А.О. Распознавание групповых точечных объектов с неупорядоченными отметками // Автометрия. 2005. Т. 41. №1. С. 19–28.

Фурман Я.А., Егошина И.Л., Ерусланов Р.В. Согласованная фильтрация зашумленных дискретных кватернионных сигналов // Журнал радиоэлектроники. 2012. № 3. С. 1–35.

Роженцов А.А., Евдокимов А.О., Григорьев А.В. Распознавание плоских изображений групповых точечных объектов при наличии ошибок обнаружения // Изв. высш. учебн. заведений: Приборостроение. 2006. Т. 49. № 4. С. 59–64.

Мальцев Г.Н., Назаров А.В., Якимов В.Л. Алгоритм реконструкции фазового пространства и его применение для создания прогнозных моделей // Информационно-управляющие системы. 2014. № 2. С. 33–39.

Неронский Л.Б. и др. Формирование точечных моделей объектов по комплексным РСА — изображениям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 4. С. 158–164.

Sharp R. Jane’s Fighting Ships, 1999-2000 // Jane’s Information Group. 1990. 800 p.

Дзенчарский Н.Л., Медведев М.В., Шлеймович М.П. Поиск изображений с выделением особых точек на основе вейвлет-преобразования // Вестник Казанского государственного технологического университета. 2011. № 1. С. 131–135.

Ипатов Ю.А., Кревецкий А.В. Методы обнаружения и пространственной локализации групп точечных объектов // Кибернетика и программирование. 2014. № 6. С.17‒25.

Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications // Springer. 2011. 812 p.

Фурман Я.А. Точечные поля и групповые объекты // М.: Физматлит. 2015. 440 с.

Furman Y.A., Eruslanov R.V., Egoshina I.L. Iterative Algorithm for angular matching of group point objects with apriori uncertainty of parameters // Pattern recognition and image analysis. 2013. vol. 23. no. 3. pp. 381‒388.

Воробьев С.Н., Лазарев И.В. Алгоритм распознавания конфигураций звезд // Информационно-управляющие системы. 2008. №2. С. 2–8.

Дубровкина М.В. Векторно-нормализованный метод распознавания групповых точечных объектов произвольной формы // Вестник Сумского государственного университета. 2009. № 4. С. 32–38.

Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. №1. С. 45–57.

Уздин Д.З. О новом подходе в теории распознавания образов (состояний). Новые методы математической диагностики // М.: МАКС Пресс. 2012. 232 c.

Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта // М.: Физматлит. 2011. 296 с.

Kandel A., Byatt W. Fuzzy sets, fuzzy algebra, and fuzzy statistics // Proceedings of the IEEE. 1978. vol. 66. no. 12. pp. 1619–1639.

Зак Ю.А. Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных: Fuzzy-технологии // М.: Книжный дом «Либроком». 2013. 352 с.

Смагин В.А., Парамонов И.Ю. Вероятностный критерий оценивания нечеткой энтропии // Информация и космос. 2015. №2. С. 42‒46.

Бураков М.В., Брунов М.С. Структурная идентификация нечеткой модели // Труды СПИИРАН. 2014. Вып. 3. С. 232–246.

Ходашинский И. А. Построение компактных и точных нечетких моделей на основе статистических информационных критериев // Информатика и системы управления. 2014. № 1(39). С. 99–107.

Информация: классификация, формы представления. Знания. Меры и единицы количества и объёма информации

Лекции 1, 2. 2 сентября 2016 г.

Лекции 1, 2 2 сентября 2016 г. I Теоретические основы информатики Практикум на ЭВМ Алгоритмы и программы Теоретические основы информатики Язык Питон Введение в ассемблер II Методы программирования Практикум

Подробнее

Лекции 1, 2 5, 12 сентября 2017 г.

Лекции 1, 2 5, 12 сентября 2017 г. Лекции Теоретические основы информатики Практики Word Excel PowerPoint http://prog.tversu.ru Опр. 1: Информатика (из БРЭ) наука о методах и процессах сбора, хранения,

Подробнее

log2 P P ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Вопрос о количестве информации и методах её измерения не так прост, как кажется на первый взгляд. Если при кодировании текста использовать набор символов ASCII, то для представления

Подробнее

Лекции 3, 4 21 сентября 2018 г.

Лекции 3, 4 21 сентября 2018 г. Алфавитный Статистический Опр. 8: Количество информации по Хартли (Хартлиевская мера информации), содержащееся в последовательности из n символов из алфавита A мощности

Подробнее

Лекции 4 26 сентября 2017 г.

Лекции 4 26 сентября 2017 г. Опр. 4: Задача кодирования это задача перевода дискретного сообщения из одного алфавита в другой. Алфавит, с помощью которого представляется информация до преобразования называется

Подробнее

Лекция 1. Технологии обработки информации

Лекция 1 Технологии обработки информации Преподаватели Арбатский Евгений Викторович А517 Федоров Вячеслав Викторович А501 Состав курса Лекции Лабораторные работы Семинары Примерная структура курса 1. Введение.

Подробнее

Лекция 5 28 сентября 2018 г.

Лекция 5 28 сентября 2018 г. Опр.: Средняя длина кода K = σ N i=1 n i p i Опр.: Минимальная длина кода K min = I A I B n i — длина кода для i-го символа A p i — вероятность появления i-го символа I A

Подробнее

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ Слово информатика происходит от французского слова Informatique, образованного в результате объединения терминов Information (информация) и Automatique (автоматика). Это отражает

Подробнее

8а 8а класс 8а класс

8а 8а класс 8а класс Планируемые результаты освоения учебного предмета «Информатика» в 8а классе Личностные результаты У обучающегося будут сформированы: понимание роли информационных процессов в современном

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Курс «Информатика и ИКТ» является общеобразовательным курсом базового уровня, изучаемым в 0- классах. Курс ориентирован на учебный план, объемом 68 учебных часов, согласно БУП от

Подробнее

Теоретические основы информатики

Теоретические основы информатики Понятийный аппарат 1. Информация и информатика Информатика это техническая наука, определяющая сферу деятельности, связанную с процессами хранения, преобразования и передачи

Подробнее

Информатика 9 класс. Модуль 1

Информатика 9 класс. Модуль 1 Задание 1 К свойствам информации не относится 1) полнота 2) ценность 3) доступность 4) универсальность Задание 2 Выберете типы информации, обрабатываемые компьютером Выберите

Подробнее

Тема 5. Сообщения. Сигналы.

Тема 5. Сообщения. Сигналы. 1. Сообщение. Теория информации это наука о получении, преобразовании, накоплении, отображении и передаче информации. С технической точки зрения, информация — это сведения,

Подробнее

ИНФОРМАТИКА. 8 класс МОСКВА «ВАКО»

ИНФОРМАТИКА 8 класс МОСКВА «ВАКО» УДК 372.862 ББК 74.263.2 К64 К64 Контрольно-измерительные материалы. Информатика: 8 класс / Сост. Н.А. Сухих, М.В. Соловьёва. М.: ВАКО, 2012. 96 с. (Контрольно-измерительные

Подробнее

Представление чисел в компьютере

Представление чисел в компьютере ГОУ СОШ с углубленным изучением математики, информатики, физики 444 Числа Целые Вещественные Без знака Со знаком Прямой код Положительные Отрицательные Прямой код = Дополнительный

Подробнее

Алфавитный подход к измерению информации:

Алфавитный подход к измерению информации: Каждый символ некоторого сообщения имеет определённый информационный вес несёт фиксированное количество информации. Все символы одного алфавита имеют один и тот

Подробнее

Измерение информации. Measuring information

Измерение информации Незнайкин В.А.,студент Научный руководитель Руденко А.Ю., к.э.н., доцент ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный аграрный университет» г. Волгоград, Россия Ключевые слова: двоичный

Подробнее

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАТИКИ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАТИКИ ТЕМА: ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ Старший преподаватель Сафонова М.С. 1 Москва 2016 ПЛАН ЛЕКЦИИ Информация Данные Информатика Свойства информации Количество информации. Формула Хартли

Подробнее

N=2 i i Информационный вес символа, бит

Примеры решения задач по Информатике по темам раздела ИНФОРМАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ специальность 20.02.01 1 курс Основы теории В вычислительной технике битом называют наименьшую «порцию» памяти

Подробнее

Кодирование информации

Оглавление Краткие теоретические сведения. .. 2 Кодовый алфавит и кодовое слово… 2 Префиксные коды… 3 Равномерные коды… 5 Примеры решения заданий… 5 Пример 1 задания с кратким ответом… 5 Пример

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ СЫКТЫВКАРСКИЙ ЛЕСНОЙ ИНСТИТУТ ФИЛИАЛ ГОСУДАРСТВЕННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКАЯ

Подробнее

Структура информации

Структура информации При рассмотрении структуры информации выделяются отдельные еѐ элементы, которые могут быть и простыми и сложными. Простые элементы не поддаются дальнейшему расчленению; сложные образуются

Подробнее

Тест по информатике «Классификация объектов. Классификация компьютерных объектов» для 6 класса | Тест по информатике и икт (6 класс):

Тест по информатике  «Классификация объектов. Классификация компьютерных объектов» для 6 класса

1 вариант

1. Можно ли назвать классом подмножество объектов, имеющих общие признаки?

1) да
2) нет

2. Что такое классификация объектов?

1) присвоение имени некоторым подмножествам
2) деление множества объектов на подмножества с общими признаками
3) группировка объектов на 1, 2 и далее классы по главному признаку
4) все утверждения верны

3. Что такое «основание классификации»?

1) главный признак всех объектов класса
2) все общие признаки всех объектов класса
3) признаки, по которым один класс отличается от другого
4) главный признак, по которому один класс отличается от другого

4. Какую классификацию называют естественной?

1) объекты на классы делит природа
2) объекты на классы делит человек
3) основанием класса являются существенные признаки объектов
4) основанием класса являются несущественные признаки объектов

5. Что такое «существенные» признаки?

1) существенные признаки определяют суть объекта
2) существенные признаки объектам даёт человек
3) ни одно высказывание не верно

6.  Чем знаменит Карл Линней?

1) предложил классификацию живых существ
2) выделил и сформулировал существенные признаки
3) разделил живые существа на 5 царств
4) все утверждения верны

7. Какую классификацию называют искусственной?

1) объекты на классы делит человек
2) основанием класса являются существенные признаки объектов
3) основанием класса являются несущественные признаки объектов
4) все утверждения не верны

8. Что такое «несущественные» признаки?

1) несущественные признаки объектам даёт человек
2) несущественные признаки нужны для удобства работы с множеством объектов
3) оба высказывания верны

9. При классификации компьютерных объектов к какому классу можно отнести жёсткий диск?

1) устройства
2) файлы
3) связи
4) контейнеры

10. Какой существенный признак объединяет программы и документы при классификации компьютерных объектов?

1) являются файлами
2) являются устройствами
3) оба утверждения верны
4) все утверждения не верны

2 вариант

1.  Выберите верное определение класса объектов.

1) подмножество объектов, у которых есть общие признаки
2) всё множество объектов
3) разновидность объектов
4) все приведённые утверждения не верны

2. Как называется деление объектов на подмножества с одинаковыми признаками?

1) классификация объектов
2) перечисление объектов
3) присвоение имени некоторым подмножествам
4) все утверждения верны

3. Как определить «основание классификации»?

1) найти главный признак всех объектов классов
2) найти один общий признак всех объектов одного класса
3) определить все признаки, по которым объекты одного класса отличаются от другого
4) найти один признак, по которому один класс отличается от другого

4. Как называются определяющие суть объекта признаки?

1) существенные признаки
2) главные признаки
3) ни одно высказывание не верно

5. Как определить «несущественные» признаки?

1) это дополнительные признаки
2) без них суть объекта не меняется
3) эти признаки нужны для быстрого поиска объекта в множестве
4) все высказывания верны

6.  При естественной классификации каким является основание классификации?

1) существенные признаки
2) несущественные признаки
3) оба утверждения верны
4) ни одно утверждение не верно

7. Классификация называется искусственной, если

1) объекты на классы делит человек
2) классификация нужна для удобства работы с объектами
3) основанием класса являются несущественные признаки объектов
4) все утверждения верны

8. Что сделали современные учёные, последователи Карла Линнея?

1) изобрели классификацию живых существ
2) изобрели существенные признаки
3) разделили живые существа на 5 царств
4) все утверждения верны

9. При классификации компьютерных объектов к какому классу можно отнести текстовые документы?

1) устройства
2) файлы
3) связи
4) контейнеры

10. Какой существенный признак объединяет процессор и жёсткий диск при классификации компьютерных объектов?

1) являются контейнерами
2) являются устройствами
3) оба утверждения верны
4) все утверждения не верны

Ответы на тест по информатике «Классификация объектов. Классификация компьютерных объектов» для 6 класса
1 вариант
1-1
2-2
3-3
4-3
5-3
6-1
7-3
8-3
9-1
10-1
2 вариант
1-1
2-1
3-3
4-1
5-4
6-1
7-3
8-3
9-2
10-2

Разновидности объектов и их классификация

Вопросы занятия:

·                   отношение «является разновидностью»;

·                    схема разновидностей;

·                   классификация разновидностей.

Если два любых множества связаны отношением «является разновидностью», то одно из них является подмножеством другого. Возьмём, к примеру, множество «животные». Данное множество включает в себя множество «домашние животные».

В свою очередь, множество «домашние животные» включает множество «кошки». Множество «кошки» состоит из различных пород: вислоухие, манчкин, персидские, мейн кун и т. д.

Для большей наглядности построим схему, как мы делали это на прошлом уроке. Вверху будет находиться множество «животные». Оно включает в себя множество «домашние» и множество «дикие животные». Исходя из нашего примера, нам необходимо множество «домашние животные». Итак, данное множество включает в себя огромное количество домашних животных. Возьмем некоторые из них: собаки, коровы, кошки. Далее идем по ветке кошки. Данное множество включает все выше перечисленные породы. Отобразим некоторые из них на нашей схеме.

Итак, схемы отношений «является разновидностью» (схемы разновидности) – используются в учебниках, каталогах, энциклопедиях для описания самых разнообразных объектов. Например, животного и растительного мира, транспортных средств и так далее.

Необходимо запомнить: название (имя) множества всегда располагается на схеме выше, чем имя подмножества, которое оно включает в себя.

Вернёмся к нашему примеру с животными. Множество «животные» включает в себя подмножества «Домашние животные» и «Дикие животные». Множество «Домашние животные» включает в себя подмножества «собаки», «коровы», «кошки». Мы уже свами отображали данное отношение объектов в виде схемы. Теперь используем круги Эйлера, которые мы рассматривали на прошлом уроке.

Для начала изобразим первый и самый большой круг, который будет отображать множество «Животные». Пойдём по ветке домашние животные. Второй круг соответственно будет поменьше и это будет множество «Домашние животные», т.к. оно входит во множество «Животные». Следующее множество, которое мы возьмём, – множество «Кошки». Т.к. кошки являются животными, то круг «Кошки» будет находиться внутри круга «Животные». Изобразим ещё один круг, который будет отображать это множество. Во множество кошки, входит большое количество подмножеств. Для отображения с помощью кругов Эйлера возьмём три из них: Манчкин, Мейн Кун, Вислоухие и отобразим их соответственно тремя кругами.

Как вы могли заметить круг, изображающий множество, больше чем круг, который изображает подмножество.

Объекты подмножества включают в себя все признаки объектов множества, но ещё имеют и свои отличительные признаки (свойство или действие). Например, во множестве «Домашние животные» существуют два подмножества: подмножество собаки и подмножество кошки. Общие признаки данных множеств: живут с человеком; относятся к млекопитающим и т.д. Отличия между данными множествами следующие: собаки «гавкают», кошки «мяукают», собаки относятся к семейству псовых, а кошки к семейству кошачьих и другие.

Выполним задание. Соотнесите каждое подмножество с множеством, с которым оно связано отношением «является разновидностью».

Итак, первое подмножество «Берёза» относится к множеству деревья.

Второе подмножество «Яблоко» является разновидностью фруктов.

Третье подмножество «Кошка» является разновидностью домашних животных.

Четвёртое подмножество «Платье» является разновидностью одежды.

Пятое подмножество «Тарелка» является разновидностью посуды.

Шестое подмножество «Вода» является разновидностью жидкости.

Для более простого восприятия человеком множеств, он делит их на подмножества, которые в свою очередь делит на более мелкие. Это связано с тем, что человек одновременно может удерживать своё внимание только на 5-9 объектах одновременно.

Класс – это подмножество объектов, которые имеют общие признаки.

Классификация – это деление множества на классы.

Основание классификации – это признаки, по которым один класс отличается от другого.

Классификация бывает искусственной и естественной.

В искусственной классификации за основу берут один или несколько отдельных, произвольно выбранных, несущественных и легко различимых признаков. Например, фрукты мы можем разделить на сладкие, кислые и горькие. Так же сюда относится вспомогательная классификация. Примером является список учащихся в журнале, расположенных в алфавитном порядке.

Естественная классификация — это попытка использовать естественные взаимосвязи между объектами. В этом случае учитывается больше данных, чем в искусственной классификации, при этом принимаются во внимание не только внешние, но и внутренние признаки.

Так, например, возьмём из царства животных тип хордовые, который включает в себя класс млекопитающих. Данный класс делится на отряды насекомоядных, рукокрылых, грызунов, хищников, китообразных, парнокопытных, хоботных и приматов. Рассмотрим отряд хищных. Он включает в себя семейства кошачьих, псовых, медвежьих и куньих. Соответственно семейство псовых включает роды собак и лисиц. К роду собак относятся следующие виды: волк, шакал, песец.

         Таким образом, мы познакомились с понятием «классификация» и её видами.

Важно запомнить!

·                   Если два множества связаны отношением «является разновидностью», то одно является подмножеством другого.

·                   Название (имя) множества на схеме всегда располагается выше, чем имя подмножества, которое оно включает в себя.

·                   Объекты подмножества включают в себя все признаки объектов множества, но ещё имеют и свои отличительные признаки (свойство или действие).

·                   Класс – это подмножество объектов, которые имеют общие признаки.

·                   Классификация – это деление множества на классы. Классификация бывает искусственной и естественной.

Урок 2: Классификация компьютеров

Классификация компьютеров

Классификация компьютеров может быть классифицирована путем определения функциональности, размера и назначения.

По функциям

Аналоговый компьютер

Аналоговый компьютер — это компьютер, который использует непрерывные физические явления, такие как электрические, механические или гидравлические величины, для моделирования решаемой проблемы.

Цифровой компьютер

Компьютер, который выполняет вычисления и логические операции с величинами, представленными в виде цифр, обычно в двоичной системе счисления.

Гибридный компьютер

Комбинация компьютеров, способных вводить и выводить как цифровые, так и аналоговые сигналы. Установка гибридной компьютерной системы предлагает рентабельный метод выполнения сложных симуляций.

По размеру

Микрокомпьютер или персональный компьютер

Микрокомпьютеры — это небольшие, недорогие и однопользовательские цифровые компьютеры

Виды персональных компьютеров:

Настольный компьютер — обычно умещается на столе.ПК для одного пользователя

Портативный компьютер — Компактный ПК, который обычно переносится

Netbook — Маленький, легкий и более портативный ноутбук

Планшетный ПК — Использует технологию сенсорного экрана

Микрокомпьютер или персональный компьютер

Ручка ПК — В наши дни это смартфоны

Ultra book — очень тонкая версия ноутбука, обычно меньше дюйма.

Игровые консоли — для развлекательных целей

Мини-компьютер или компьютер среднего класса

Мини-компьютер — это компьютер среднего размера.По размеру и мощности он варьируется от рабочих станций до мэйнфреймов. Их также называют Серверами.

Мэйнфрейм-компьютеры

Термин мэйнфрейм-компьютер был создан для обозначения традиционного большого корпоративного компьютера, предназначенного для обслуживания нескольких пользователей, от меньших, однопользовательских машин. Эти компьютеры способны обрабатывать очень большие объемы данных быстро.

Суперкомпьютер

предназначен для выполнения задач, связанных с интенсивными численными расчетами, таких как прогнозирование погоды, гидродинамика, ядерное моделирование, теоретическая астрофизика и сложные научные вычисления.

По назначению

Серверы

обычно означает компьютер, предназначенный для предоставления услуг

Рабочие станции

— это компьютеры, которые предназначены для обслуживания одного пользователя и могут содержать специальные аппаратные усовершенствования, которых нет на персональном компьютере.

Информационные устройства

— это компьютеры, специально разработанные для выполнения определенных удобных для пользователя функций, таких как воспроизведение музыки, фотографии или редактирование текста. Этот термин чаще всего применяется к мобильным устройствам, хотя есть также портативные и настольные устройства этого класса.

Встроенный компьютер

— это компьютеры, которые являются частью машины или устройства. Встроенные компьютеры обычно выполняют программу, которая хранится в энергонезависимой памяти и предназначена только для работы с конкретным компьютером или устройством.

Этический кодекс филиппинских ИТ-специалистов

Я буду способствовать общественному знанию, пониманию и признанию информационных технологий.

При выполнении своей работы я буду учитывать общее благосостояние, общественное благосостояние и общественное благо.

Я буду рекламировать товары или профессиональные услуги ясно и правдиво.

Я буду соблюдать и строго соблюдать законы об интеллектуальной собственности, патентные законы и другие соответствующие законы в отношении информационных технологий.

Я беру на себя полную ответственность за проделанную работу и использую свои навыки компетентно и профессионально.

Я буду делать правдивые заявления о моих сферах компетенции, а также о возможностях и качестве моих продуктов и услуг.

Я не буду раскрывать или использовать какую-либо конфиденциальную информацию, полученную в ходе выполнения профессиональных обязанностей, без согласия заинтересованных сторон, за исключением случаев, предусмотренных законодательством.

Я буду стремиться к высочайшему качеству предлагаемых продуктов и услуг.

Я сознательно буду участвовать в развитии информационных технологий.

Я буду поддерживать и улучшать стандарты ИТ-специалистов, продолжая профессиональную деятельность, чтобы улучшить ИТ-профессию.

Права интеллектуальной собственности

Права интеллектуальной собственности — это юридическое понятие, которое относится к творениям ума, на которые признаются исключительные права.

Типы прав интеллектуальной собственности

Патенты

предоставляет изобретателю исключительные права на создание, использование, продажу и импорт изобретения в течение ограниченного периода времени в обмен на публичное раскрытие изобретения. Изобретение — это решение конкретной технологической проблемы, которая может быть продуктом или процессом.

Авторское право

дает создателю оригинального произведения исключительные права на него, как правило, на ограниченный период времени. Авторское право может применяться к широкому спектру творческих, интеллектуальных или художественных форм или «произведений». Авторское право не распространяется на сами идеи и информацию, а только на форму или способ их выражения.

Права на промышленный образец

защищает визуальный дизайн объектов, которые не являются чисто утилитарными. Промышленный образец состоит из создания формы, конфигурации или композиции рисунка или цвета или комбинации рисунка и цвета в трехмерной форме, имеющей эстетическую ценность.Промышленный образец может представлять собой двух- или трехмерный узор, используемый для производства продукта, промышленного товара или изделия кустарного промысла.

Товарные знаки

Это узнаваемый знак, дизайн или выражение, которое отличает товары или услуги определенного источника от товаров или услуг других лиц.

Торговая форма

— это юридический термин в искусстве, который обычно относится к характеристикам внешнего вида продукта или его упаковки (или даже конструкции здания), которые указывают потребителям источник продукта.

Коммерческая тайна

— это формула, практика, процесс, дизайн, инструмент, образец или компиляция информации, которая не является общеизвестной или обоснованно не установленной, с помощью которой бизнес может получить экономическое преимущество перед конкурентами или клиентами.

Алгоритмы классификации | Типы алгоритмов классификации

Идея алгоритмов классификации довольно проста . Вы предсказываете целевой класс, анализируя набор обучающих данных.Это одна из самых, если не самых важных концепций, которые вы изучаете, когда вы изучаете Data Science .

В этом блоге обсуждаются следующие концепции:

Что такое классификация?

Мы используем обучающий набор данных, чтобы получить лучшие граничные условия, которые можно было бы использовать для определения каждого целевого класса. После определения граничных условий следующая задача — предсказать целевой класс. Весь процесс известен как классификация.

Примеры целевого класса:

  • Анализ данных клиента, чтобы предсказать, купит ли он компьютерные аксессуары (Целевой класс: Да или Нет)
  • Классификация фруктов по таким характеристикам, как цвет, вкус, размер, вес ( Целевые классы: яблоко, апельсин, вишня, банан)
  • Гендерная классификация по длине волос (Целевые классы: мужской или женский)

Давайте разберемся с концепцией алгоритмов классификации с гендерной классификацией с использованием длины волос (ни в коем случае Я пытаюсь стереотипировать по полу, это только пример).Чтобы классифицировать пол (целевой класс) с использованием длины волос в качестве параметра признака, мы могли бы обучить модель, используя любые алгоритмы классификации, чтобы придумать некоторый набор граничных условий, которые можно использовать для различения мужского и женского пола, используя длину волос в качестве тренировки. характерная черта. В случае гендерной классификации граничным условием может быть правильное значение длины волос. Предположим, что значение длины волос с дифференцированной границей составляет 15,0 см, тогда мы можем сказать, что если длина волос на меньше 15.0 см , тогда пол может быть мужской или женский.

Алгоритмы классификации против алгоритмов кластеризации

В кластеризации идея состоит не в том, чтобы предсказать целевой класс, как при классификации, она все больше пытается сгруппировать подобные вещи, рассматривая наиболее удовлетворяющее условие, все элементы в одна и та же группа должна быть похожей, и никакие два разных элемента группы не должны быть похожими.

Элементы группы Примеры:

  • При группировании документов с одинаковым языком (Документы на одном языке составляют одну группу.)
  • При категоризации новостных статей (статьи той же категории новостей (Спорт) составляют одну группу)

Давайте разберемся с концепцией кластеризации гендерных групп на примере длины волос. Чтобы определить пол, можно использовать разные меры сходства для разделения мужского и женского пола. Это можно сделать, обнаружив сходство между двумя длинами волос и удерживая их в одной группе, если сходство меньше (Разница в длине волос меньше) .Тот же процесс может продолжаться до тех пор, пока все волосы не будут правильно сгруппированы в две категории.

Основная терминология в алгоритмах классификации
  • Классификатор: Алгоритм, который сопоставляет входные данные с определенной категорией.
  • Модель классификации: Модель классификации пытается сделать некоторые выводы из входных значений, данных для обучения. Он будет предсказывать метки / категории классов для новых данных.
  • Признак: Признак — это индивидуальное измеримое свойство наблюдаемого явления.
  • Бинарная классификация: Задача классификации с двумя возможными результатами. Например: Половая классификация (мужской / женский)
  • Многоклассовая классификация: Классификация с более чем двумя классами. В мультиклассовой классификации каждому образцу присваивается одна и только одна целевая метка. Например: животное может быть кошкой или собакой, но не обоими одновременно.
  • Классификация с несколькими метками: Задача классификации, в которой каждый образец сопоставляется с набором целевых меток (более одного класса). Например: новостная статья может быть о спорте, человеке и месте одновременно.

Применение алгоритмов классификации
  • Классификация спама в электронной почте
  • Прогнозирование готовности клиентов банка к выплате ссуд.
  • Идентификация раковых опухолевых клеток.
  • Анализ настроений
  • Классификация наркотиков
  • Обнаружение ключевых точек лица
  • Обнаружение пешеходов при вождении автомобиля.

Типы алгоритмов классификации

Алгоритмы классификации можно в общих чертах классифицировать следующим образом:

  • Линейные классификаторы
    • Логистическая регрессия
    • Наивный классификатор Байеса
    • линейный дискриминант
    • Опорные векторные машины
      • Опорные векторные машины наименьших квадратов
    • Квадратичные классификаторы
    • Оценка ядра
    • Деревья решений 9014 9016 901
      • Neural Networks Обучающее векторное квантование

    Ниже приведены примеры нескольких популярных алгоритмов классификации.

    Логистическая регрессия

    Каким бы запутанным ни было название, можете не сомневаться. Логистическая регрессия — это классификация, а не алгоритм регрессии. Он оценивает дискретные значения (двоичные значения, такие как 0/1, да / нет, истина / ложь) на основе заданного набора независимых переменных. Проще говоря, он в основном предсказывает вероятность возникновения события путем подбора данных для логит-функции . Следовательно, она также известна как логит-регрессия .Полученные значения всегда лежат в пределах от 0 до 1, поскольку он предсказывает вероятность.

    Попробуем разобраться в этом на другом примере.

    Допустим, на вашем тесте по математике есть сумма. У него может быть только 2 результата, верно? Либо вы решите ее, либо нет (и давайте не будем брать здесь баллы за метод). А теперь представьте, что вам дают широкий диапазон сумм в попытке понять, какие главы вы хорошо поняли. Результат этого исследования будет примерно таким: если вам предложат задачу, основанную на тригонометрии, вероятность ее решения составляет 70%.С другой стороны, если это арифметическая задача, вероятность получить ответ составляет всего 30%. Это то, что вам предоставляет логистическая регрессия.

    Если бы мне пришлось делать математику, я бы смоделировал логарифмические шансы результата как линейную комбинацию переменных-предикторов.

     шансы = p / (1-p) = вероятность наступления события / вероятность наступления события ln (odds) = ln (p / (1-p)) logit (p) = ln (p / (1-p) ) = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 .... + bkXk)

    В приведенном выше уравнении p — вероятность наличия интересующей характеристики.Он выбирает параметры, которые максимизируют вероятность наблюдения значений выборки, а не минимизируют сумму квадратов ошибок (как в обычной регрессии).

    Теперь многие из вас могут задаться вопросом, зачем нужно вести журнал? Для простоты скажем, что это один из лучших математических способов воспроизвести ступенчатую функцию. Я могу пойти более подробно с этим, но это превзойдет цель этого блога.

    Код R: 
     x <- cbind (x_train, y_train)
# Обучите модель с помощью обучающих наборов и проверьте результат
логистика <- glm (y_train ~. , data = x, family = 'binomial')
сводка (логистика)
#Predict Output
прогнозируемый = прогнозируемый (логистический, x_test)

    Есть много различных шагов, которые можно попробовать, чтобы улучшить модель:

    • включить условия взаимодействия
    • удалить признаки
    • методы регуляризации
    • использовать нелинейную модель

    Деревья решений

    Итак, дерево решений , безусловно, является одним из моих любимых алгоритмов. Обладая универсальными функциями, помогающими актуализировать как категориальные, так и непрерывные зависимые переменные, это тип контролируемого алгоритма обучения, который в основном используется для задач классификации.Что делает этот алгоритм, так это то, что он разбивает совокупность на два или более однородных набора на основе наиболее значимых атрибутов, делающих группы настолько разными, насколько это возможно.

    На изображении выше вы можете видеть, что население разделено на четыре разные группы на основе нескольких атрибутов, чтобы определить, «будут ли они играть или нет».

    R-Code: 
     библиотека (rpart)
x <- cbind (x_train, y_train)
# выращивать дерево
fit <- rpart (y_train ~., data = x, method = "class")
резюме (подходит)
#Predict Output
прогнозируемый = прогнозируемый (соответствие, x_test)

    Наивный байесовский классификатор

    Это метод классификации, основанный на предположении независимости между предикторами или так называемой теореме Байеса .Проще говоря, Наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с наличием какой-либо другой функции.

    Например, фрукт может считаться яблоком, если он красный, круглый и имеет диаметр около 3 дюймов. Даже если эти характеристики зависят друг от друга или от наличия других характеристик, наивный байесовский классификатор будет рассматривать все эти свойства как независимые факторы, влияющие на вероятность того, что этот фрукт является яблоком.

    Построить байесовскую модель просто и особенно функционально в случае огромных наборов данных. Известно, что наивный байесовский метод не только прост, но и превосходит сложные методы классификации.

    Теорема Байеса обеспечивает способ вычисления апостериорной вероятности P (c | x) из P (c) , P (x) и P (x | c) . Выражение для апостериорной вероятности следующее.

    Здесь

    • P ( c | x ) - апостериорная вероятность класса ( цель ) для данного предиктора ( атрибут ).
    • P ( c ) - априорная вероятность класса .
    • P ( x | c ) - это вероятность, которая представляет собой вероятность предсказателя для класса .
    • P ( x ) - априорная вероятность предсказателя .

    Пример: Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять это. Итак, у меня есть тренировочный набор данных о погоде, а именно солнечная, пасмурная и дождливая погода, и соответствующая двоичная переменная Play.Теперь нам нужно определить, будут ли игроки играть или нет, в зависимости от погодных условий. Чтобы выполнить это, выполните следующие действия.

    Шаг 1: Преобразуйте набор данных в таблицу частот

    Шаг 2: Создайте таблицу правдоподобия, найдя такие вероятности, как Вероятность облачности = 0,29 и вероятность игры равна 0,64 .

    Шаг 3: Теперь используйте наивное байесовское уравнение для вычисления апостериорной вероятности для каждого класса.Класс с самой высокой апостериорной вероятностью является результатом предсказания.

    Задача: Игроки будут играть в солнечную погоду. Верно ли это утверждение?

    Мы можем решить эту проблему, используя описанный выше метод, поэтому P (Да | Солнечно) = P (Солнечно | Да) * P (Да) / P (Солнечно)

    Здесь мы имеем P (Солнечно | Да) = 3/9 = 0,33 , P (Солнечно) = 5/14 = 0,36 , P (Да) = 9/14 = 0,64

    Сейчас, P (Да | Солнечно) = 0. 33 * 0,64 / 0,36 = 0,60 , что имеет более высокую вероятность.

    Наивный байесовский метод использует аналогичный метод для прогнозирования вероятности разных классов на основе различных атрибутов. Этот алгоритм в основном используется при классификации текста и при проблемах с несколькими классами.

    R-Code: 
     библиотека (e1071)
x <- cbind (x_train, y_train)
# Модель примерки
fit <-naiveBayes (y_train ~., data = x)
резюме (подходит)
#Predict Output
предсказанный = предсказать (соответствие, x_test)

    KNN (k- Ближайшие соседи)

    K ближайших соседей - это простой алгоритм, используемый как для задач классификации, так и для регрессии.Он в основном хранит все доступные кейсы, чтобы классифицировать новые кейсы большинством голосов своих k соседей. Случай, присвоенный классу, наиболее распространен среди его K ближайших соседей, измеренных функцией расстояния (Евклидова, Манхэттенская, Минковски и Хэмминга).

    В то время как три прежние функции расстояния используются для непрерывных переменных, функция расстояния Хэмминга используется для категориальных переменных. Если K = 1 , то случай просто присваивается классу его ближайшего соседа.Иногда выбор K оказывается проблемой при моделировании kNN.

    Вы можете легко понять KNN, взяв пример из нашей реальной жизни. Если вам в классе нравится девочка / мальчик, о которых у вас нет информации, вы можете поговорить с их друзьями и социальными кругами, чтобы получить доступ к их информации!

    R-Code: 
     библиотека (knn)
x <- cbind (x_train, y_train)
# Модель примерки
fit <-knn (y_train ~., data = x, k = 5)
резюме (подходит)
#Predict Output
прогнозируемый = прогнозируемый (соответствует, x_test)

    На что следует обратить внимание, прежде чем выбирать KNN:
    • KNN требует больших вычислительных ресурсов
    • Переменные должны быть нормализованы, иначе переменные более высокого диапазона могут привести к смещению
    • Перед тем, как приступить к работе для kNN как выброс, удаление шума

    SVM (машина опорных векторов)

    В этом алгоритме мы строим каждый элемент данных как точку в n-мерном пространстве (где n - количество имеющихся у вас функций) с значение каждого объекта является значением конкретной координаты.

    Например, если бы у нас было только две характеристики, такие как высота и длина волос человека, мы сначала построили бы эти две переменные в двухмерном пространстве, где каждая точка имеет две координаты (эти координаты известны как опорные векторы )

    Теперь мы найдем строку , которая разделяет данные между двумя группами данных, классифицированными по-разному. Это будет такая линия, при которой расстояния от ближайшей точки в каждой из двух групп будут самыми дальними.

    В примере, показанном выше, линия, разделяющая данные на две по-разному классифицированные группы, - это синяя линия , поскольку две ближайшие точки являются наиболее удаленными от линии. Эта строка - наш классификатор . Затем, в зависимости от того, где по обе стороны от линии попадают данные тестирования, к какому классу мы можем отнести новые данные.

    R-Code: 
     библиотека (e1071)
x <- cbind (x_train, y_train)
# Модель примерки
fit <-svm (y_train ~. , данные = х)
резюме (подходит)
#Predict Output
прогнозируемый = прогнозируемый (соответствует, x_test)

    Итак, на этом мы подошли к концу этого блога об алгоритмах классификации. Попробуйте сейчас простые R-коды в своих системах, и вы больше не будете называть себя новичками в этой концепции.

    Предметные области и модераторы информатики

    Статьи

    в репозитории компьютерных исследований (CoRR) классифицируются двумя способами: по предметной области из списка предметов, перечисленных ниже, и с использованием системы классификации вычислительной техники ACM 1998 года.Схема классификации ACM дает нам относительно стабильную схему, охватывающую всю информатику. Предметные области не являются взаимоисключающими и (пока) не обеспечивают полного охвата данной области. С другой стороны, мы надеемся, что они лучше отражают активные области исследований в области CS. Мы планируем добавить больше предметных областей и разделить текущие предметные области в соответствии с требованиями. Авторы, которые не могут найти подходящую предметную область, должны использовать предметную область Другое. Мы приветствуем конструктивные комментарии и предложения.

    AI - Искусственный интеллект - Диего Кальванезе, Жюльен Корман и Огнен Савкович

    Охватывает все области искусственного интеллекта, кроме зрения, робототехники, машинного обучения, многоагентных систем и вычислений и языка (обработка естественного языка), которые имеют отдельные предметные области. В частности, включает экспертные системы, доказательство теорем (хотя это может пересекаться с логикой в ​​компьютерных науках), представление знаний, планирование и неопределенность в ИИ. Примерно включает материал по предметным классам ACM I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8 и I.2.11.

    CC - Вычислительная сложность - Christopher Umans

    Охватывает модели вычислений, классы сложности, структурную сложность, компромиссы сложности, верхние и нижние границы. Примерно включает материал по предметным классам ACM F. 1 (вычисления с помощью абстрактных устройств), F.2.3 (компромиссы между мерами сложности) и F.4.3 (формальные языки), хотя некоторые материалы на формальных языках могут быть более подходящими для логики в компьютере. Наука.Некоторые материалы из F.2.1 и F.2.2 также могут быть здесь уместны, но, скорее всего, в качестве основной предметной области будут использоваться структуры данных и алгоритмы.

    CG - Вычислительная геометрия - Кевин Бучин, Джефф Эриксон

    Примерно включает материалы предметных классов ACM I.3.5 и F.2.2.

    CE - Вычислительная инженерия, финансы и наука - Паоло Бьентинези

    Охватывает приложения информатики к математическому моделированию сложных систем в областях науки, техники и финансов.Статьи здесь являются междисциплинарными и ориентированными на приложения, фокусируясь на методах и инструментах, которые позволяют выполнять сложные вычислительные симуляции, для которых часто требуется использование суперкомпьютеров или распределенных вычислительных платформ. Включает материалы предметных классов ACM J.2, J.3 и J.4 (экономика).

    CL - Вычислительная техника и язык (Вычислительная лингвистика, естественный язык и обработка речи) ( включает cmp-lg ) - Стюарт Шибер

    Охватывает обработку естественного языка.Примерно включает материал ACM Subject Class I.2.7. Обратите внимание, что работа над искусственными языками (языки программирования, логика, формальные системы), которая явно не решает проблемы естественного языка в широком смысле (обработка естественного языка, вычислительная лингвистика, речь, поиск текста и т. Д.), Не подходит для этой области. .

    CV - Компьютерное зрение и распознавание образов - Дэвид Форсайт

    Охватывает обработку изображений, компьютерное зрение, распознавание образов и понимание сцены.Примерно включает материалы предметных классов ACM I.2.10, I.4 и I.5.

    CY - Компьютеры и общество - Айлин Калискан

    Охватывает влияние компьютеров на общество, компьютерную этику, информационные технологии и государственную политику, правовые аспекты вычислений, компьютеров и образования. Примерно включает материалы предметных классов ACM K.0, K.2, K.3, K.4, K.5 и K.7.

    CR - Криптография и безопасность - Иеремия Блоки

    Охватывает все области криптографии и безопасности, включая аутентификацию, криптосистемы с открытым ключом, код подтверждения и т. Д.Примерно включает материалы предметных классов ACM D.4.6 и E.3.

    DB - Базы данных - H.V. Джагадиш

    Охватывает управление базами данных, сбор данных и обработку данных. Примерно включает материалы предметных классов ACM E.2, E.5, H.0, H.2 и J.1.

    DS - Структуры данных и алгоритмы - Дэвид Эппштейн

    Охватывает структуры данных и анализ алгоритмов. Примерно включает материалы предметных классов ACM E.1, E.2, F.2.1 и F.2.2.

    DL - Электронные библиотеки - Лилиан Кассель, Майкл Леск

    Охватывает все аспекты дизайна электронной библиотеки и создания документов и текстов.Обратите внимание, что будет некоторое совпадение с поиском информации (это отдельная предметная область). Примерно включает материал по предметным классам ACM H.3.5, H.3.6, H.3.7, I.7.

    DM - Дискретная математика - Джефф Эриксон, Марцин Пилипчук

    Охватывает комбинаторику, теорию графов, приложения вероятностей. Примерно включает материалы предметных классов ACM G.2 и G.3.

    DC - Распределенные, параллельные и кластерные вычисления - Шломи Долев

    Охватывает отказоустойчивость, распределенные алгоритмы, стабильность, параллельные вычисления и кластерные вычисления.Примерно включает материал предметных классов ACM C.1.2, C.1.4, C.2.4, D.1.3, D.4.5, D.4.7, E.1.

    ET - Emerging Technologies - Игорь Марков, Дмитрий Маслов

    Охватывает подходы к обработке информации (вычисления, связь, зондирование) и биохимическому анализу, основанные на альтернативах кремниевым КМОП-технологиям, таким как наноразмерные электронные, фотонные, спиновые, сверхпроводящие, механические, биохимические и квантовые технологии ( этот список не является исчерпывающим). Интересующие темы примерно соответствуют разделу «Оборудование / Новые технологии» Классификации вычислений ACM 2012 года и включают (1) строительные блоки для новых технологий, их масштабируемость и внедрение в более крупных системах, включая интеграцию с традиционными технологиями, (2) моделирование, проектирование и оптимизация новых устройств и систем, (3) модели вычислений, разработка алгоритмов и программирование для новых технологий. Примечание: доклады по беспроводным сетям следует отправлять в CS.NI. Для работы с облачными вычислениями рассмотрите cs.DC, cs.AR, cs.NI или cs.CE, в зависимости от цели. Для водяных знаков рассмотрите cs.MM и cs.CR.

    FL - Формальные языки и теория автоматов - Майкл Домарацки

    Охватывает теорию автоматов, теорию формального языка, грамматики и комбинаторику слов. Это примерно соответствует предметным классам ACM F.1.1 и F.4.3. Статьи, посвященные вычислительной сложности, следует направлять в cs. CC; статьи, посвященные логике, должны быть отправлены в CS.LO. Статьи, в которых просто используются автоматы, преобразователи, грамматики и т. Д., Не подходят, если автоматы, преобразователи или грамматики не являются основными предметами изучения.

    GT - Компьютерные науки и теория игр - Михал Фельдман, Дэвид Паркс, Моше Тенненхольц

    Охватывает все теоретические и прикладные аспекты на стыке информатики и теории игр, включая работу по проектированию механизмов, обучение в играх (которое может пересекаться с машинным обучением), основы моделирования агентов в играх (которые могут пересекаться с мультиагентными системами), координация, спецификация и формальные методы для некооперативных вычислительных сред.Эта область также занимается приложениями теории игр в таких областях, как электронная коммерция.

    GL - Общая литература - Джо Халперн

    Охватывает вводный материал, обзорный материал, прогнозы будущих тенденций, биографии и различные материалы, связанные с информатикой. Примерно включает все предметы класса А ACM, за исключением того, что в него не включены материалы конференций (которые будут перечислены в соответствующей предметной области).

    GR - Графика - Стивен Спенсер и Дэвид Салезин

    Охватывает все аспекты компьютерной графики.Примерно включает материал по всем предметным классам ACM I.3, за исключением того, что I.3.5, вероятно, будет иметь вычислительную геометрию в качестве основной предметной области.

    AR - Архитектура оборудования - Онур Мутлу

    Охватывает организацию и архитектуру систем. Примерно включает материалы предметных классов ACM C.0, C.1 и C.5.

    HC - Взаимодействие человека и компьютера - Терри Виноград и Майкл Бернштейн

    Охватывает человеческий фактор, пользовательские интерфейсы и совместные вычисления.Примерно включает материалы предметных классов ACM H.1.2 и всех H.5, за исключением H.5.1, в котором, скорее всего, мультимедиа будет основной предметной областью.

    IR - Поиск информации - Джеймс Аллан

    Обложки индексации, словарей, поиска, содержания и анализа. Примерно включает материалы предметных классов ACM H.3.0, H.3.1, H.3.2, H.3.3 и H.3.4.

    IT - Теория информации - Венкат Гурусвами и Мюриэль Медард

    Охватывает теоретические и экспериментальные аспекты теории информации и кодирования.Включает материал ACM Subject Class E.4 и пересекается с H.1.1.

    LG - Машинное обучение - Том Диттерих, Себастьян Рашка и Луис Лэмб

    Статьи по всем аспектам исследования машинного обучения (контролируемое, неконтролируемое, обучение с подкреплением, проблемы бандитов и т. Д.), Включая также надежность, объяснение, справедливость и методологию. cs.LG также является подходящей основной категорией для некоторых приложений методов машинного обучения (см. ниже).

    Отношение к другим категориям : Если основной вклад статьи заключается в методах или основах машинного обучения, то cs.LG должна быть первичной. Однако, если документ представляет собой приложение или уточнение методов машинного обучения для целевого домена приложения и если этот домен доступен как другая категория в arXiv, то эта категория должна быть основной. Примеры включают компьютерное зрение (cs.CV), обработку естественного языка (cs.CL), распознавание речи (eess.AS), поиск информации (cs.IR; включает рекомендательные системы, классификацию документов, тематическое моделирование и компьютерную рекламу), кибербезопасность. и конфиденциальность (cs.CR), краудсорсинг и визуализация информации (cs.HC), количественные финансы (q-fin) и количественная биология (q-bio). Если нет категории arXiv, соответствующей области применения статьи, то cs.LG подходит в качестве первичной.

    В статьях, обсуждающих основы архитектур нейронных сетей (функции активации, импульсные нейроны и т. Д.), Следует указать cs.NE в качестве основного, как и статьи, в которых применяются методы оптимизации, вдохновленные биологией, такие как эволюционные методы.В статьях, посвященных свойствам определенных типов сигналов (например, звука, ЭЭГ, гиперспектрального, ультразвука), следует рассматривать cs.SD (звук, включая музыку), eess.AS (речь), eess.IV (изображения и видео) или eess. .SP как первичный. cs.LG не подходит для статей, изучающих человеческое обучение, например, компьютерное обучение, где cs.CY лучше подходит.

    Документы

    ML, в которых основное внимание уделяется статистическим результатам (новая методология / вывод), хорошо подходят для stat.ML и должны иметь stat.ML как основная или как перекрестная категория. Статьи, отнесенные к категории stat.ML как основные, автоматически попадают в перекрестный список как cs.LG, но не наоборот.

    LO - Логика в компьютерных науках - Гопалан Надатур

    Охватывает все аспекты логики в информатике, включая теорию конечных моделей, логику программ, модальную логику и верификацию программ. Семантика языков программирования должна включать языки программирования в качестве основной предметной области. Примерно включает материал по предметным классам ACM D.2.4, F.3.1, F.4.0, F.4.1 и F.4.2; некоторый материал по F.4.3 (формальные языки) также может быть подходящим здесь, хотя вычислительная сложность обычно является более подходящей предметной областью.

    MS - Математическое программное обеспечение - Паоло Бьентинези

    Примерно включает материал ACM Subject Class G.4.

    MA - Многоагентные системы - Jose Vidal

    Охватывает многоагентные системы, распределенный искусственный интеллект, интеллектуальные агенты, скоординированные взаимодействия.и практическое применение. Примерно охватывает предметный класс ACM I.2.11.

    MM - Мультимедиа - Кишор Рамачандран

    Примерно включает материал ACM Subject Class H.5.1.

    NI - Сети и архитектура Интернета - Катерина Аргыраки

    Охватывает все аспекты компьютерных сетей связи, включая архитектуру и дизайн сети, беспроводную связь, сетевые протоколы и стандарты межсетевого взаимодействия (например, TCP / IP). Также включает темы, такие как веб-кэширование, которые имеют непосредственное отношение к архитектуре и производительности Интернета.Примерно включает весь предметный класс ACM C.2, за исключением C.2.4, который, скорее всего, будет иметь распределенные, параллельные и кластерные вычисления в качестве основной предметной области.

    NE - Нейронные и эволюционные вычисления - Джордан Поллак

    Охватывает нейронные сети, коннекционизм, генетические алгоритмы, искусственную жизнь, адаптивное поведение. Примерно включает некоторые материалы в ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.

    NA - Численный анализ - Паоло Бьентинези

    Примерно включает материал по предметному классу ACM G.1.

    ОС - Операционные системы - Уильям Уэйт

    Примерно включает материалы предметных классов ACM D.4.1, D.4.2., D.4.3, D.4.4, D.4.5, D.4.7 и D.4.9.

    OH - Прочее - Джо Халперн

    Это классификация, используемая для документов, которые больше нигде не подходят. Эту категорию не следует использовать, если другие категории кажутся подходящими.

    ПФ - Производительность - Леана Голубчик

    Охватывает измерение и оценку производительности, организацию очередей и моделирование.Примерно включает материал по предметным классам ACM D.4.8 и K.6.2.

    PL - Языки программирования - Gopalan Nadathur

    Охватывает семантику языков программирования, особенности языка, подходы к программированию (такие как объектно-ориентированное программирование, функциональное программирование, логическое программирование). Также включает материал о компиляторах, ориентированных на языки программирования; другие материалы о компиляторах могут быть более подходящими в Архитектуре (AR). Примерно включает материал по предметным классам ACM D.1 и D.3.

    RO - Робототехника - Дэмиен Шаблат

    Примерно включает материал ACM Subject Class I.2.9.

    SI - Социальные и информационные сети - Юре Лесковец и Давид Глейх

    Охватывает проектирование, анализ и моделирование социальных и информационных сетей, включая их приложения для доступа к информации в режиме онлайн, коммуникации и взаимодействия, а также их роли в качестве наборов данных при исследовании вопросов в этих и других областях, включая подключения к социальные и биологические науки.Анализ и моделирование таких сетей включает темы в предметных классах ACM F.2, G.2, G.3, H.2 и I.2; приложения в вычислительной технике включают разделы H.3, H.4 и H.5; и приложения в интерфейсе вычислений и других дисциплин включают темы в J.1 - J.7. Статьи по компьютерным коммуникационным системам и сетевым протоколам (например, TCP / IP), как правило, ближе подходят к категории «Сеть и архитектура Интернета» (cs.NI).

    SE - Разработка программного обеспечения - Стефан Дюкасс и Николя Анкетиль

    Охватывает инструменты проектирования, показатели программного обеспечения, тестирование и отладку, среды программирования и т. Д.Примерно включает материал по всем предметным классам ACM D.2, за исключением того, что D.2.4 (проверка программы), вероятно, должен иметь логику в компьютерных науках в качестве основной предметной области.

    SD - Звук - Майкл О'Доннелл

    Охватывает все аспекты вычислений со звуком и звуком как информационным каналом. Включает модели звука, анализа и синтеза, пользовательских аудиоинтерфейсов, ультразвуковой обработки данных, компьютерной музыки и обработки звуковых сигналов. Включает предметный класс ACM H.5.5, и пересекается с H.1.2, H.5.1, H.5.2, I.2.7, I.5.4, I.6.3, J.5, K.4.2.

    SC - Символическое вычисление - Rich Zippel

    Примерно включает материал ACM Subject Class I.1.

    SY - Системы и управление - Марко Ловера, Годун Ши, Ян-Виллем Ван Вингерден и Юань Ван

    Этот раздел включает теоретические и экспериментальные исследования, охватывающие все аспекты систем автоматического управления, в центре внимания которых лежат методы анализа и проектирования с использованием инструментов моделирования, симуляции и оптимизации.Конкретные области исследований включают нелинейные, распределенные, адаптивные, стохастические и устойчивые системы управления, гибридные и дискретные системы событий. Области применения включают автомобилестроение, аэрокосмическую промышленность, управление технологическими процессами, сетевое управление, биологические системы, многоагентное и совместное управление, сенсорные сети, управление киберфизическими и связанными с энергией системами, управление вычислительными системами.

    Классификация компьютеров | Тип компьютера

    Компьютеры различаются по способностям обработки данных.Они классифицируются по назначению, обработке данных и функциональности.

    В зависимости от назначения компьютеры бывают либо общего, либо специального назначения. Компьютеры общего назначения предназначены для выполнения ряда задач. Они могут хранить множество программ, но им не хватает скорости и эффективности. Компьютеры специального назначения предназначены для решения конкретной проблемы или выполнения определенной задачи. Набор инструкций встроен в машину.

    По обработке данных компьютеры бывают аналоговыми, цифровыми или гибридными.Аналоговые компьютеры работают по принципу измерения, при котором полученные измерения преобразуются в данные. Современные аналоговые компьютеры обычно используют электрические параметры, такие как напряжения, сопротивления или токи, для представления управляемых величин. Такие компьютеры не работают напрямую с числами. Они измеряют непрерывные физические величины. Цифровые компьютеры - это компьютеры, которые работают с информацией, числовой или иной, представленной в цифровой форме. Такие компьютеры преобразуют данные в цифровое значение (нули и единицы).Они дают результаты с большей точностью и с большей скоростью. Гибридные компьютеры включают в себя функцию измерения аналогового компьютера и функцию счета цифрового компьютера. Для вычислительных целей в этих компьютерах используются аналоговые компоненты, а для хранения используется цифровая память.

    В соответствии с функциональностью, Типы компьютеров классифицируются как:

    В этом руководстве мы рассмотрим следующие темы:

    Аналоговый компьютер

    Аналоговый компьютер (пишется как аналог на британском английском) - это форма компьютер, который использует непрерывных физических явлений, таких как электрические, механические или гидравлические величины, для моделирования решаемой проблемы.

    Цифровой компьютер

    Компьютер, который выполняет вычисления и логические операции с величинами, представленными в виде цифр, обычно в двоичной системе счисления

    Гибридный компьютер (аналоговый + цифровой)

    Комбинация компьютеров, способных вводить и выводить в как цифровые, так и аналоговые сигналы. Установка гибридной компьютерной системы предлагает рентабельный метод выполнения сложных симуляций.

    На основе размера: Тип компьютера

    Суперкомпьютер


    Самый быстрый и самый мощный тип компьютера Суперкомпьютеры очень дороги и используются для специализированных приложений, требующих огромного количества математических вычислений.Например, для прогнозирования погоды нужен суперкомпьютер. Другие применения суперкомпьютеров включают анимированную графику, гидродинамические расчеты, исследования ядерной энергии и разведку месторождений нефти.

    Основное различие между суперкомпьютером и мэйнфреймом состоит в том, что суперкомпьютер направляет всю свою мощность на выполнение нескольких программ с максимально возможной скоростью, тогда как мэйнфрейм использует свою мощность для одновременного выполнения множества программ.

    Мейнфрейм-компьютер

    Очень большой и дорогой компьютер, способный одновременно обслуживать сотни или даже тысячи пользователей.В иерархии, которая начинается с простого микропроцессора (например, в часах) внизу и переходит к суперкомпьютерам наверху, мэйнфреймы находятся чуть ниже суперкомпьютеров. В некотором смысле мэйнфреймы более мощные, чем суперкомпьютеры, поскольку они поддерживают большее количество одновременных программ. Но суперкомпьютеры могут выполнять одну программу быстрее, чем мэйнфрейм.

    Мини-компьютер

    Компьютер среднего размера. По размеру и мощности миникомпьютеры располагаются между рабочими станциями и мэйнфреймами .В последнее десятилетие, однако, стирается различие между большими миникомпьютерами и маленькими мэйнфреймами, равно как и различие между маленькими миникомпьютерами и рабочими станциями. Но в целом миникомпьютер - это многопроцессорная система, способная поддерживать от 4 до примерно 200 пользователей одновременно.

    Микрокомпьютер или персональный компьютер

    • Настольный компьютер : персональный или микрокомпьютер, достаточный для размещения на столе.

    • Портативный компьютер : портативный компьютер со встроенным экраном и клавиатурой.Обычно он меньше по размеру, чем настольный компьютер, и больше, чем ноутбук.

    • Карманный компьютер / цифровой дневник / ноутбук / КПК : компьютер ручного размера. В карманных компьютерах нет клавиатуры, но экран служит как устройством ввода, так и устройством вывода.

    Рабочие станции

    Терминальный или настольный компьютер в сети. В этом контексте рабочая станция - это просто общий термин для пользовательской машины (клиентской машины) в отличие от «сервера» или «мэйнфрейма».

    Классификация изображений - обзор

    6.1.2 IoU

    На основе классификации изображений ряд более сложных задач может быть расширен в соответствии с различными сценариями применения, такими как обнаружение объекта, локализация объекта, сегментация изображения и т. Д. Обнаружение объектов - это практическая и сложная задача компьютерного зрения, которая может можно рассматривать как сочетание классификации и локализации изображений. Учитывая изображение, система обнаружения объектов должна иметь возможность идентифицировать объекты на изображении и определять их местоположение. По сравнению с задачами классификации изображений, поскольку количество объектов на изображении является неопределенным и также должно быть указано точное местоположение каждого объекта, задача обнаружения объекта более сложна, а критерии ее оценки более противоречивы.

    Как показано на рис. 6.4, система обнаружения объектов может выводить несколько прямоугольных полей и этикеток. Каждое прямоугольное поле представляет границу прогнозируемого объекта, а также информацию о его категории и положении. Оба этих результата должны быть оценены разработчиками. Для оценки точности предсказанной границы введена метрика «Пересечение по объединению» (IoU). Чтобы оценить правильность предсказанных меток категорий, вводится показатель средней точности (mAP).

    Рис. 6.4. Пример обнаружения объекта.

    Концепция IoU очень интуитивна; он иллюстрирует пересечение предсказанной границы и границы истинного значения. Чем больше IoU, тем выше эффективность прогноза. Если оба пересечения полностью перекрываются, результат идеален.

    IoU = Предсказанная граница ∩ Граница приблизительной истинности Предсказанная граница Граница приблизительной истинности

    На рис. 6.5 сплошная граница указывает границу наземной истинности «оранжевого» объекта, а пунктирная граница обозначает прогнозируемую границу.В общем, матрица может быть определена с координатами верхнего левого угла и нижнего правого угла матрицы, а именно:

    Рис. 6.5. Иллюстрация IoU.

    Прогнозируемая граница = xp1yp1xp2yp2

    Граница достоверности = xt1yt1xt2yt2

    Понятие IoU понять нетрудно, но как его рассчитать? Повлияет ли относительное положение между предполагаемой границей и границей достоверности на расчет? Стоит ли обсуждать, пересекаются ли две границы в каждом конкретном случае? Есть ли на пересечении случаи вложенного перекрытия?

    На первый взгляд кажется, что необходимо обсудить относительные положения и типы пересечений прогнозируемой границы и границы наземной истинной границы в каждом конкретном случае и принимать решения на основе различных координатных ситуаций.Однако расчет IoU не так уж и сложен. Для вычисления пересечения положение прогнозируемой границы и границы наземной точки можно произвольно менять местами, и необходимо только вычислить координаты пересекающейся ограничительной рамки двух границ. Если две границы не пересекаются, выход IoU должен быть нулевым.

    Код 6.1 - это код для расчета IoU. Возьмите верхний левый угол изображения в качестве начала координат (0,0), и пусть ось x простирается вправо, а ось y простирается вниз.Входными параметрами являются координаты левого верхнего и правого нижнего углов прогнозируемой и базовой границ. Выходная оценка IoU - это число с плавающей запятой от [0,1]. Предполагая, что область перекрытия двух границ на рис. 6.5 является случаем inter, координата x inter_xmin верхнего левого угла является минимальным значением между {xp1 и xt1}, а координата y inter_ymin является максимальным между { yp1 и yt1}. Точно так же мы можем получить координаты x и y (inter_xmax, inter_ymax) нижнего правого угла.Здесь стоит отметить, что если границы вообще не перекрываются, значение inter_xmax - inter_xmin может быть отрицательным, которое необходимо установить в ноль с помощью функции np.maximum в качестве кода 6.1. Если какая-либо из осей x и y не перекрывается, прогнозируемые и наземные границы не перекрываются. Площадь пересечения между прогнозируемой границей и границей наземной точки может быть вычислена с использованием координат вставленных точек в диагональном направлении. Площадь объединения может быть получена путем сложения площади двух границ.Тогда отношение IoU может быть получено путем деления площади пересечения на объединенную площадь.

    Код 6.1

    Код для вычисления IoU.

    по умолчанию get_IoU (xp1, yp1, xp2, yp2, xt1, yt1, xt2, yt2):

    inter_xmin = max (xp1, xt1)

    95

    95 макс. , yt1)

    inter_xmax = min (xp2, yt2)

    inter_ymax = min (yp2, yt2)

    inter_area = np.максимум (inter_xmax - inter_xmin, 0.) * np.maximum (inter_ymax - inter_ymin, 0.)

    pred_area = (xp2 - xp1) * (yp2 - yp1)

    true - xt1) * (yt2 - yt1)

    union_area = pred_area + true_area - inter_area

    return inter_area / union_area

    Если у вас есть собственный образец, вы можете протестировать Это.В реальном программировании обычно добавляют 1 к длине и ширине при вычислении площади.

    Что такое классификация данных и почему она важна?

    Классификация данных - это процесс организации данных по категориям, которые упрощают поиск, сортировку и сохранение для использования в будущем.

    Хорошо спланированная система классификации данных упрощает поиск и извлечение важных данных. Это может иметь особое значение для управления рисками, юридических открытий и соблюдения нормативных требований.Письменные процедуры и руководящие принципы для политик классификации данных должны определять, какие категории и критерии организация будет использовать для классификации данных, а также определять роли и обязанности сотрудников в организации в отношении управления данными. После создания схемы классификации данных необходимо рассмотреть стандарты безопасности, определяющие соответствующие методы обработки для каждой категории, и стандарты хранения, определяющие требования жизненного цикла данных.

    Цель классификации данных

    Помимо упрощения поиска и извлечения данных, тщательно спланированная система классификации данных также упрощает манипулирование и отслеживание важными данными.Хотя может быть достигнута некоторая комбинация всех следующих атрибутов, большинство предприятий и специалистов по данным сосредотачиваются на конкретной цели, когда они подходят к проекту классификации данных. Наиболее частые цели включают, но не ограничиваются следующим:

    • Конфиденциальность. Система классификации, которая ставит конфиденциальность выше других атрибутов, будет в основном сосредоточена на мерах безопасности, включая разрешения пользователей и шифрование.
    • Целостность данных. Система, ориентированная на целостность данных, потребует большего объема хранилища, разрешений пользователей и надлежащих каналов доступа.
    • Доступность данных. Когда нет необходимости в повышении безопасности и целостности, проще всего сделать данные более доступными для пользователей.

    Важность классификации данных

    Классификация данных - это способ убедиться, что компания или организация соблюдают корпоративные, местные или федеральные правила обработки данных, а также способ улучшить и максимизировать безопасность данных.

    Общие шаги классификации данных

    Чаще всего не все данные нужно классифицировать, а некоторые даже лучше уничтожить. Важно начать с определения приоритетов, какие типы данных необходимо пройти через процессы классификации и переклассификации.

    Затем специалисты по обработке данных и другие профессионалы создают основу для организации данных. Они присваивают информации метаданные или другие теги, которые позволяют машинам и программному обеспечению мгновенно сортировать ее по различным группам и категориям.Важно на каждом этапе следить за тем, чтобы все схемы классификации данных соответствовали политике компании, а также местным и федеральным законам в отношении обработки данных.

    Кроме того, компаниям необходимо всегда учитывать этические нормы и правила конфиденциальности, которые наилучшим образом отражают их стандарты и ожидания клиентов и заказчиков:

    • Сканирование. Этот шаг включает в себя инвентаризацию всей базы данных и создание цифрового плана игры для решения организационного процесса.
    • Определить. Для сортировки информации по доступным для поиска и сортируемым категориям может использоваться все, что угодно, от типа файла до единиц символов и размера пакетов данных.
    • Отдельно. После того, как данные распределены по категориям с помощью системы, которую внедряет специалист по анализу данных, они могут быть разделены по этим категориям всякий раз, когда система вызывается для их вывода.

    Несанкционированное раскрытие информации, подпадающей под одну из защищенных категорий систем классификации данных компании, вероятно, является нарушением протокола, а в некоторых странах может даже рассматриваться как серьезное преступление.Чтобы обеспечить соблюдение надлежащих протоколов, защищенные данные необходимо сначала отсортировать по категории уязвимости.

    Классификация данных может использоваться для дальнейшей категоризации структурированных данных, но это особенно важный процесс для получения максимальной отдачи от неструктурированных данных за счет максимизации их полезности для организации.

    Типы классификации данных

    В компьютерном программировании синтаксический анализ файлов - это метод разделения пакетов информации на более мелкие подпакеты, что упрощает их перемещение, манипулирование и категоризацию или сортировку.Различные стили синтаксического анализа помогают системе определить, какая информация вводится. Например, даты разделены по дням, месяцам или годам, а слова могут быть разделены пробелами.

    В рамках классификации данных может применяться множество видов интервалов, включая, помимо прочего, следующие:

    • Ручные интервалы. Использование интервалов вручную подразумевает, что человек просматривает весь набор данных и вводит перерывы в классе, наблюдая, где они имеют наибольший смысл.Это идеальная система для небольших наборов данных, но может оказаться проблематичной для больших наборов информации.
    • Определенные интервалы. Определенные интервалы определяют количество символов для включения в пакет. Например, информация может быть разбита на более мелкие пакеты каждые три единицы.
    • Равные интервалы. Равные интервалы разделяют весь набор данных на определенное количество групп, равномерно распределяя объем информации по этим группам.
    • Квантили. Использование квантилей включает в себя установку количества значений данных, разрешенных для каждого типа класса.
    • Естественные перерывы. Программы могут самостоятельно определять, где происходят большие изменения в данных, и использовать эти индикаторы как способ определения, где разбить данные.
    • Геометрические интервалы. Для геометрических интервалов допускается одинаковое количество единиц для каждой категории класса.
    • Интервалы стандартного отклонения. Они определяются тем, насколько атрибуты записи отличаются от нормы. Есть заданные числовые значения, чтобы показать отклонения каждой записи.
    • Пользовательские диапазоны. Пользовательские диапазоны могут быть созданы и установлены пользователем, а также изменены в любой момент.

    Классификация - важная часть управления данными, которая немного отличается от характеристики данных. Классификация - это сортировка информации и данных, в то время как категоризация включает в себя фактические системы, которые хранят эту информацию и данные.

    Существуют определенные стандартные категории классификации данных. Каждый из этих стандартов может иметь федеральные и местные законы о том, как с ними обращаться. Они включают следующее:

    • Общественная информация. Этот стандарт поддерживается государственными учреждениями и подлежит раскрытию в рамках определенных законов.
    • Конфиденциальная информация. Это может иметь правовые ограничения в отношении того, как с ним обращаться, или могут быть другие последствия в отношении того, как с этим обращаются.
    • Конфиденциальная информация. Это любая информация, хранимая или обрабатываемая государственными учреждениями, которая включает требования авторизации и другие жесткие правила ее использования.
    • Личная информация. Как правило, личная информация людей считается защищенной законом, и для правильного использования с ней необходимо обращаться в соответствии с определенными протоколами и правилами. Иногда есть пробелы между моральными требованиями и современными законодательными мерами защиты их использования.

    Регулярное выражение - это уравнение, используемое для быстрого извлечения любых данных, относящихся к определенной категории, что упрощает категоризацию всей информации, которая попадает в эти конкретные параметры.

    Для классификации данных могут использоваться различные инструменты, включая базы данных, программное обеспечение бизнес-аналитики и стандартные системы управления данными. Некоторые примеры программного обеспечения бизнес-аналитики, используемого компаниями для классификации данных, включают Google Data Studio, Databox, Visme и SAP Lumira.

    Преимущества классификации данных

    Использование классификации данных помогает организациям сохранять конфиденциальность, простоту доступа и целостность своих данных. Это также помогает снизить опасность того, что неструктурированная конфиденциальная информация станет уязвимой для хакеров, и избавит компании от больших затрат на хранение данных. Хранение огромных объемов неорганизованных данных стоит дорого и может быть обременительным.

    GDPR (Общий регламент ЕС по защите данных)

    Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) - это набор международных руководящих принципов, призванных помочь компаниям и учреждениям обращаться с конфиденциальными или конфиденциальными данными осторожно и уважительно.Он состоит из семи руководящих принципов: справедливость, ограниченный объем, минимизированные данные, точность, ограничения хранения, права и целостность. В некоторых странах существуют очень серьезные штрафы за несоблюдение этих стандартов.

    Примеры классификации данных

    К информации в системе может применяться ряд различных списков категорий. Эти списки квалификаций также известны как схемы классификации данных. Один из способов классификации категорий чувствительности может включать такие классы, как секретный , конфиденциальный , только для бизнеса и общедоступный .Организация может также использовать систему, которая классифицирует информацию в зависимости от типа качеств, в которые она детализирует. Например, типами информации может быть информация о содержимом, которая входит в файлы для определения определенных характеристик. Классификация на основе контекста изучает приложения, пользователей, географическое положение или информацию о создателе приложения. Классификация пользователей основана на том, что конечный пользователь выбирает для создания, редактирования и просмотра.

    Реклассификация данных

    В рамках поддержки процесса поддержания максимальной эффективности систем классификации данных для организации важно постоянно обновлять систему классификации путем переназначения значений, диапазонов и выходных данных для более эффективного достижения целей организации в области классификации.

    Алгоритм регрессии и алгоритм классификации

    Как регрессионные, так и классификационные алгоритмы являются стандартными стилями управления данными. Когда дело доходит до организации данных, самые большие различия между алгоритмами регрессии и классификации относятся к типу ожидаемого результата. Для любых систем, которые будут давать единый набор потенциальных результатов в пределах конечного диапазона, алгоритмы классификации являются идеальными. Когда результаты алгоритма являются непрерывными, например, вывод времени или длины, использование алгоритма регрессии или алгоритма линейной регрессии более эффективно.

    7 типов алгоритмов классификации

    Целью данного исследования является объединение 7 наиболее распространенных типов алгоритмов классификации вместе с кодом Python: логистическая регрессия, наивный байесовский спуск, стохастический градиентный спуск, K-ближайшие соседи, дерево решений, случайный лес и машина опорных векторов

    1 Введение

    1.1 Классификация структурированных данных

    Классификация может выполняться как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Классификация - это метод, при котором мы разделяем данные на определенное количество классов.Основная цель проблемы классификации - определить категорию / класс, к которому будут относиться новые данные.

    Несколько терминологий, встречающихся в машинном обучении - классификация:

    • Классификатор: Алгоритм, который сопоставляет входные данные с определенной категорией.
    • Модель классификации: Модель классификации пытается сделать некоторые выводы из входных значений, данных для обучения. Он будет предсказывать метки / категории классов для новых данных.
    • Характеристика: Характеристика - это индивидуальное измеримое свойство наблюдаемого явления.
    • Бинарная классификация: Задача классификации с двумя возможными результатами. Например: половая принадлежность (мужской / женский)
    • Классификация нескольких классов: Классификация с более чем двумя классами. При многоклассовой классификации каждому образцу присваивается одна и только одна целевая метка. Например: животное может быть кошкой или собакой, но не одновременно
    • Классификация с несколькими метками: Задача классификации, в которой каждый образец сопоставляется с набором целевых меток (более одного класса).Например: новостная статья может быть о спорте, человеке и месте одновременно.

    Ниже приведены этапы построения модели классификации:

    • Инициализировать классификатор, который будет использоваться.
    • Обучить классификатор: Все классификаторы в scikit-learn используют метод fit (X, y), чтобы соответствовать модели (обучению) для заданных данных поезда X и метки обучения y.
    • Предсказать цель: Для немаркированного наблюдения X прогноз (X) возвращает прогнозируемую метку y.
    • Оценить модель классификатора

    1.2 Источник и содержание набора данных

    Набор данных содержит зарплаты. Ниже приводится описание нашего набора данных:

    • классов: 2 («> 50K» и «<= 50K»)
    • атрибутов (столбцов): 7
    • экземпляров (рядов): 48 842

    Эти данные были взяты из базы данных бюро переписи населения по адресу:

    http: // www.census.gov/ftp/pub/DES/www/welcome.html

    1.3 Исследовательский анализ данных

    2 типа алгоритмов классификации (Python)

    2.1 Логистическая регрессия

    Определение: Логистическая регрессия - это алгоритм машинного обучения для классификации. В этом алгоритме вероятности, описывающие возможные результаты одного испытания, моделируются с использованием логистической функции.

    Преимущества: Логистическая регрессия предназначена для этой цели (классификации) и наиболее полезна для понимания влияния нескольких независимых переменных на одну переменную результата.

    Недостатки: Работает только тогда, когда прогнозируемая переменная является двоичной, предполагает, что все предикторы независимы друг от друга, и предполагает, что данные не содержат пропущенных значений.

    2,2 Наивный Байес

    Определение: Наивный алгоритм Байеса, основанный на теореме Байеса с предположением независимости между каждой парой функций. Наивные байесовские классификаторы хорошо работают во многих реальных ситуациях, таких как классификация документов и фильтрация спама.

    Преимущества: Этот алгоритм требует небольшого количества обучающих данных для оценки необходимых параметров. Наивные байесовские классификаторы чрезвычайно быстры по сравнению с более сложными методами.

    Недостатки: Известно, что наивный байесовский метод плохой оценки.

    2.3 Стохастический градиентный спуск

    Определение: Стохастический градиентный спуск - это простой и очень эффективный подход для подбора линейных моделей. Это особенно полезно, когда количество образцов очень велико.Он поддерживает различные функции потерь и штрафы за классификацию.

    Достоинства: Оперативность и простота внедрения.

    Недостатки: Требует ряда гиперпараметров и чувствителен к масштабированию функций.

    2,4 K-ближайшие соседи

    Определение: Классификация на основе соседей - это тип ленивого обучения, поскольку он не пытается построить общую внутреннюю модель, а просто сохраняет экземпляры обучающих данных.Классификация вычисляется простым большинством голосов k ближайших соседей каждой точки.

    Преимущества: Этот алгоритм прост в реализации, устойчив к зашумленным обучающим данным и эффективен, если обучающие данные велики.

    Недостатки: Необходимо определить значение K, а стоимость вычислений высока, поскольку необходимо вычислить расстояние каждого экземпляра до всех обучающих выборок.

    2.5 Дерево принятия решений

    Определение: Учитывая данные атрибутов вместе с их классами, дерево решений создает последовательность правил, которые могут использоваться для классификации данных.

    Преимущества: Дерево решений просто для понимания и визуализации, требует небольшой подготовки данных и может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные.

    Смотрите также

    Недостатки: Дерево решений может создавать сложные деревья, которые плохо обобщаются, а деревья решений могут быть нестабильными, поскольку небольшие изменения в данных могут привести к созданию совершенно другого дерева.

    2.6 Случайный лес

    Определение: Классификатор случайных лесов - это метаоценка, которая соответствует ряду деревьев решений на различных подвыборках наборов данных и использует среднее значение для повышения точности прогноза модели и контроля чрезмерной подгонки.Размер подвыборки всегда совпадает с размером исходной входной выборки, но выборки отбираются с заменой.

    Преимущества: Снижение избыточной подгонки и случайного классификатора лесов в большинстве случаев является более точным, чем деревья решений.

    Недостатки: Медленное прогнозирование в реальном времени, сложность в реализации и сложный алгоритм.

    2.7 Машина опорных векторов

    Определение: Машина опорных векторов - это представление обучающих данных в виде точек в пространстве, разделенных на категории четким промежутком, который является максимально широким.Затем новые примеры отображаются в том же пространстве и предсказываются как принадлежащие к категории, в зависимости от того, на какую сторону пропасти они попадают.

    Преимущества: Эффективен в пространствах большой размерности и использует подмножество обучающих точек в функции принятия решения, поэтому он также эффективен с точки зрения памяти.

    Недостатки: Алгоритм не дает напрямую оценок вероятностей, они вычисляются с использованием дорогостоящей пятикратной перекрестной проверки.

    3 Заключение

    3.1 Сравнительная таблица
    • Точность: (истинно положительный + истинно отрицательный) / общая популяция
      • Точность - это отношение правильно спрогнозированных наблюдений к общему количеству наблюдений. Точность - это наиболее интуитивно понятный показатель производительности.
      • Истинно положительное: количество правильных прогнозов о том, что событие является положительным
      • Истинно отрицательное число: количество правильных прогнозов о том, что возникновение отрицательного результата
    • F1-Score: (2 x точность x отзыв) / (точность + отзыв)
      • F1-Score - это средневзвешенное значение точности и отзыва, используемое во всех типах алгоритмов классификации.Таким образом, эта оценка учитывает как ложные срабатывания, так и ложные отрицательные результаты. F1-Score обычно более полезен, чем точность, особенно если у вас неравномерное распределение классов.
      • Точность: Когда прогнозируется положительное значение, как часто прогноз оказывается правильным?
      • Напомним: когда фактическое значение положительное, как часто прогноз верен?
    Алгоритмы классификации Точность Оценка F1
    Логистическая регрессия 84.60% 0,6337
    Наивный Байес 80,11% 0,6005
    Стохастический градиентный спуск 82.20% 0,5780
    K-Ближайшие соседи 83,56% 0,5924
    Дерево принятия решений 84,23% 0,6308
    Случайный лес 84,33% 0,6275
    Машина опорных векторов 84.09% 0,6145

    Расположение кода: https://github.com/f2005636/Classification

    3.2 Выбор алгоритма

    (Типы алгоритмов классификации)

    Присоединяйтесь к нашей группе Telegram. Станьте частью интересного онлайн-сообщества. Присоединиться здесь.

    Подпишитесь на нашу рассылку новостей

    Получайте последние обновления и актуальные предложения, поделившись своей электронной почтой. Рохит Гарг

    Рохит Гарг имеет почти 7-летний опыт работы в области анализа данных и машинного обучения.Он много работал в области прогнозного моделирования, анализа временных рядов и методов сегментации. Рохит имеет BE от BITS Pilani и PGDM от IIM Raipur.

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *