Złożone i hybrydowe modele inteligencji obliczeniowej

Głównym celem badań jest opracowanie algorytmów budowy zespołów modeli statystycznych klasyfikatorów/regresorów (ang. Ensemble Models), które posiadają lepsze zdolności predykcyjne aniżeli modele składowe. W wypadku modeli złożonych: zespołów modeli i modeli hybrydowych, podstawowe znaczenie ma rozstrzygnięcie czy zastosować modele homogeniczne (tego samego typu) czy heterogeniczne (różnorodnych typów, o różnym obciążeniu i różnych własnościach), i które rodzaje modeli bazowych są najbardziej przydatne.

Rekomendacja i personalizacja w systemach webowych

Głównym celem systemów rekomendacyjnych jest dostarczenie spersonalizowanej informacji dla zróżnicowanych użytkowników systemów webowych. Systemy tego typu mają zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak: filtrowanie wiadomości, rekomendacja stron webowych, spersonalizowanych wiadomości prasowych, rekomendacji w zakresie muzyki, filmów, turystyki i zakupów, filtrowania poczty elektronicznej, rekomendacji kursów edukacyjnych, rekomendacji interfejsów użytkownika, wspomagania negocjacji, i in.

Agenty i systemy wieloagentowe

System wieloagentowy (ang. multi-agent system) to system złożony z komunikujących i współpracujących między sobą agentów, realizujących wspólne cele. Systemy wieloagentowe często stosowane są w sytuacjach, gdy trzeba rozwiązać problemy o charakterze rozproszonym lub złożonych obliczeniowo, np. wyszukiwanie informacji w sieci, zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi, symulacja rynku, wspomaganie zarządzania w przedsiębiorstwie i kontrola ruchu lotniczego.

Systemy zarządzania wiedzą

1Zarządzanie wiedzą (ang. Knowledge Management, KM) to zespół sformalizowanych sposobów gromadzenia i wykorzystywania wiedzy formalnej oraz wiedzy cichej uczestników organizacji (np. pracowników firmy). Zarządzanie wiedzą, to próba jak najlepszego wykorzystania wiedzy, która jest dostępna w organizacji, tworzenie nowej wiedzy oraz zwiększanie jej zrozumienia.

Kolektywna inteligencja obliczeniowa

Kolektywna inteligencja obliczeniowa (ang. Computational Collective Intelligence, CCI) jest najczęściej rozumiana jako dział sztucznej inteligencji zajmujący się metodami miękkich obliczeń, które ułatwiają podejmowanie grupowych decyzji oraz przetwarzanie wiedzy przez autonomiczne jednostki działające w środowiskach rozproszonych. Systemy webowe, sieci społeczne oraz systemy wieloagentowe bardzo często potrzebują tych narzędzi do osiagania stanów spójnej wiedzy, rozwiązywania konfliktów I podejmowania decyzji.
Subskrybuje zawartość