Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

В связи с наличием многих альтернатив возникает необходимость оценки качества математических моделей и поддерживающих их систем искусственного интеллекта (ММ СИИ). Сопоставимое сравнение различных моделей актуально как для разработчиков моделей (адекватная самооценка своей работы), так и для потребителей моделей (адекватная оценка моделей и обоснованный выбор оптимальной из них по заданным критериям). Сопоставимость оценки может быть обеспечена, если модели будут протестированы на одних и тех же исходных данных по ряду типовых задач из области искусственного интеллекта.
Для этого необходимы:
1. Свободный доступ к тестовым исходным данным.
2. Методика, обеспечивающая преобразование исходных данных из формы, доступной через Internet, в форму, в которой они могут быть использованы в конкретной программной системе искусственного интеллекта, реализующей ту или иную математическую модель.
1-е условие выполнено сотрудниками Школы информации и компьютерных исследований Калифорнийского университета США (School of Information & Computer Science University of California, Irvine, USA, http://www.ics.uci.edu), которыми создан и размещен в Internet по адресу: http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLSummary.html банк исходных данных по задачам искусственного интеллекта.