Něco o těchto stránkách
Hlavní stránka
Úvod kapitoly
Obsah
Literatura
Rejstřík
Odkazy jinam
|
Hodnocení
Vzhledem na celkovou složitost problematiky hodnocení znalostních systémů bylo vyvinuto množství metod, které tento proces systematizují.
- Testování na reálných datech je způsob testování s daty, s jakými bude systém pravděpodobně pracovat i po tom, jak bude uveden do provozu. Hodnotitel tak může přímo sledovat chování systému v (simulovaných) reálných situacích.
- Testování na speciálních datech je způsob, jak odhalit slabá místa v systému, zpravidla na extrémních nebo nečekaných, málo obvyklých datech. Nalezení speciálního testovacího souboru si většinou vyžádá nemalé úsilí. Takto vznikla myšlenka využití inteligentních systémů na tvorbu speciálních testovacích dat.
- Přímé zkoumání báze poznatků je dalším nástrojem, který může být využit v procesu hodnocení. Využívá ho expert v případě, že poznatky jsou v bázi poznatků uloženy v čitatelné podobě. Jestliže analogickou aktivitu vyvine znalostní inženýr, není tato forma postačující kvůli nedostatečné znalosti problematiky.
- Paralelní používání je další metodou hodnocení znalostních systémů, při kterém se systém používá a ve stejném čase řeší stejný problém i expert, případně uživatel, který není expertem v dané oblasti (právě jeho řešení může být podnětné a inspirativní).
- Statistické metody mohou být také použity jako nástroje na hodnocení znalostních systémů.
Hodnocení znalostních systémů vykonává buď ten expert, jehož poznatky jsou v systému uloženy, nebo jiný, nezávislý expert, znalostní inženýr, koncový uživatel nebo nezávislý hodnotitel. Jestliže systém hodnotí expert, jehož poznatky obsahuje báze poznatků, má to své výhody i nevýhody. Výhodou je, že expert zná systém a umí se v něm orientovat, také už byl předtím přinucený systematizovat si své poznatky, uložené v systému. Na druhou stranu však tento expert může lehce přehlédnout případnou nekonzistentnost nebo neúplnost. Nezávislý expert přináší nový pohled na problém, což může být velkým přínosem. Tu ovšem zase vzniká nebezpečí, že takový expert se nebude umět dostatečně pružně orientovat v prostředí znalostního systému, jestliže nemá sám zkušenosti s vývojem takových systémů.
Největší problémy, se kterými se střetávají hodnotitelé při hodnocení znalostních systémů, jsou tyto:
- Určení, jestli je báze poznatků úplná.
- Určení, jestli je báze poznatků korektní.
- Systém neposkytuje uživateli všechny potenciální možnosti.
- Systém se těžko používá.
- Výsledky systému jsou těžko interpretovatelné.
- Systém poskytuje uživateli nekorektní možnosti.
- Systém nesprávně řetězí pravidla.
Nekonzistentnost 
|
