粒状コンピューティングとは何ですか？

粒状コンピューティングは、より一般的な詳細とともに、正確な情報をまとめる問題解決の方法です。不確実性と確率をコンピューターに組み込む方法に焦点を当てています。もともと1970年代に考案されたこの理論的コンピューターサイエンスの方法は、コンピュータープログラミングと人工知能に組み込まれています。ファジーセットの原則は、不確実性を処理するために1960年代に開発されました。ファジーセットと確率理論の両方が、通常、粒状コンピューティングで使用されます。この方法は、多くの場合、問題解決と一般的な思考を構築する方法として使用される、ラフセット理論、データ圧縮、および機械学習などの用語で言及されています。粒状コンピューティングはさまざまな方法でモデル化されています。多くの場合、大規模なデータベースのデータをクラスタリングするために使用され、情報を整理するためのデータの抽象化と一般化に使用されることがあります。これはデータマイニングにとって重要です。なぜなら、人々はしばしば情報を考えていないからです特定および複雑な数値用語でのrmation。コンピューターは言語を分析して検索用語の使用方法を測定できます。そのため、よく検索結果の取得方法の一部であることがよくあります。

企業ネットワークでのデータマイニングには、しばしば粒状コンピューティングが含まれます。通常、インターネット上の検索エンジンも同様に行います。したがって、一般的な検索用語は、被験者の詳細を記載した人をWebサイトに連れて行くことができます。典型的なデータベースでは、多くの変数に応じて、情報はさまざまなクラス、クラスター、およびサブセットに編成されます。コーポレートコンピュータープログラムは、この方法を分類するこの方法を使用して、多くの情報を整理できます。その後、従業員は最も必要なときに情報を取得できます。

人間は一般にコンピューターのようには考えていません。単語は、抽象的なアイデアを表し、詳細を正確にするために使用されます。通常、複雑なアイデアを単語やフレーズに置き換えることが必要です。たとえば、脳は通常、正確な速度や距離などの詳細を計算しません。コンピューターに接続されたセンサーはこれを行うことができます。脳は、何かが味が良いか気持ちがいいかどうかを判断できますが、一般的にそのような情報がすでに利用可能でない限り、多数のことを数えることはできません。

したがって、

粒状コンピューティングは、人の頭の中で起こる思考プロセスのようにコンピューターをより機能させるのに役立ちます。通常、数字、コンピューター言語要素、およびその間に確率の制約があります。最終結果は、人々がコンピューター化されたインターフェイスと通信する方法を解釈できるコンピュータープログラムです。長年の理論的コンピューターサイエンスによって有効になっているこの概念は、多くの企業、医療、セキュリティのコンピューターシステムで使用され、インターネットにも適用される場合があります。