論文の概要: Evident: a Development Methodology and a Knowledge Base Topology for Data Mining, Machine Learning and General Knowledge Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10291v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 01:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 13:27:01.083234
• Title: Evident: a Development Methodology and a Knowledge Base Topology for Data Mining, Machine Learning and General Knowledge Management
• Title（参考訳）: Evident: データマイニング,機械学習,一般知識管理のための開発方法論と知識ベーストポロジー
• Authors: Mingwu (Barton) Gao, Samer Haidar
• Abstract要約: 論理的推論の哲学に根ざした開発方法論であるEvidentと知識ベーストポロジであるEKBを提案する。 EKBは、情報を知識として保存する1つのソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software has been developed for knowledge discovery, prediction and management for over 30 years. However, there are still unresolved pain points when using existing project development and artifact management methodologies. Historically, there has been a lack of applicable methodologies. Further, methodologies that have been applied, such as Agile, have several limitations including scientific unfalsifiability that reduce their applicability. Evident, a development methodology rooted in the philosophy of logical reasoning and EKB, a knowledge base topology, are proposed. Many pain points in data mining, machine learning and general knowledge management are alleviated conceptually. Evident can be extended potentially to accelerate philosophical exploration, science discovery, education as well as knowledge sharing & retention across the globe. EKB offers one solution of storing information as knowledge, a granular level above data. Related topics in computer history, software engineering, database, sensor, philosophy, and project & organization & military managements are also discussed.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアは、30年以上にわたって知識発見、予測、管理のために開発されてきた。 しかしながら、既存のプロジェクト開発やアーティファクト管理方法論を使用する場合、まだ未解決の問題点があります。 歴史的に、適用可能な方法論が欠けている。 さらに、アジャイルのように適用された方法論には、適用可能性を減らす科学的不適合性を含むいくつかの制限がある。 論理的推論の哲学に根ざした開発方法論であるEvidentと知識ベーストポロジであるEKBを提案する。 データマイニング、機械学習、一般知識管理における多くの問題点は概念的に緩和されている。 エビデントは、哲学的な探索、科学の発見、教育、そして世界中の知識共有と保持を加速する可能性がある。 EKBは、情報を知識として保存する1つのソリューションを提供する。 コンピュータ史、ソフトウェア工学、データベース、センサー、哲学、プロジェクト・アンド・組織・軍事管理に関する話題についても論じる。

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