Önlemler ve bilgi miktarı

İlk defa, "bilgi" terimi önerildieski filozoflar ve bilgi gibi - açıklama, sunum, farkındalık geliyordu. Bununla birlikte, akademik çevrelerde, bu kelimenin en doğru ve tam tanımı ile ilgili tartışmalar hala devam etmektedir. Örneğin, bilgi teorisinin temellerini atan bilim adamı Claude Shannon, bilginin, bir şeye ilişkin bilginin çekilen belirsizliğinin olduğuna inanmaktadır. "Bilginin" en basit tanımı şu şekildedir: - bu, cismin farkındalığı derecesi.

Bilgi miktarını belirlemek için,bilgi verilerinin önlemlerinin sınıflandırılmasına aşina olmalıdır. Toplam olarak üç ön bilgi ölçüsü vardır: sözdizimsel, anlamsal ve pragmatik. Her önlemi ayrı ayrı düşünelim:

1. Sözdizimsel ölçüt, nesneye semantik ilişkiyi yansıtmayan verilerle çalışır. Bu önlem medya türünü, sunum ve kodlama biçimini, iletim hızını ve bilgiyi işleme hızını ele alır.

Bu durumda, önlem bilgi miktarıdır -Nesne hakkında veri depolamak için gereken bellek miktarı. Bilgi hacmi, söz konusu mesajın şifrelendiği ve bitlerle ölçülen ikili sistemin basamak sayısına eşittir.

Sözdizimini belirlemek içinbilgi miktarı, sistemin durumunun belirsizliğinin bir ölçüsü olan entropi kavramına, yani unsurlarının durumu ve sistemin bütün halinde durumu hakkında bilgi veririz. Daha sonra bilgi miktarı, sistemin belirsizlik ölçüsünde bir değişiklik, yani, entropi değişikliği (artış veya azalma) olur.

2. Bir semantik önlem, verilerin anlamsal içeriğini belirlemeye hizmet eder ve ilgili bilgi parametrelerini kullanıcının iletiyi işleme yeteneği ile ilişkilendirir. Bu konsepte kullanıcının eş anlamlılar listesi denildi. Bir eş anlamlılar listesi, bir sistemin veya kullanıcının sahip olduğu bir nesne hakkında bir bilgi topluluğu olarak anlaşılır. Anlambilim açısından azami bilgi miktarı, verinin tüm miktarı kullanıcı veya sistem için anlaşılabilir ise - mevcut kullanılabilir eşanlamlılar dizini kullanılarak işlenebilir - ve dolayısıyla göreli bir kavramdır.

3. Bilginin bir pragmatik ölçüsü, belirli bir hedefe ulaşmak için bilginin değerini ölçer. Bu kavram da görece olup, sistemin veya kullanıcının belirli bir problem alanına belirli bir miktarda veri uygulayabilme kabiliyetine doğrudan sahiptir. Bu nedenle, bilgileri aynı plandaki birimlerdeki pragmatik bir bakış açısıyla hedef fonksiyon olarak ölçmek tavsiye edilir.

Bilginin niteliksel özellikleri aşağıdaki göstergeleri içerir:

- Temsiliyet - nesnenin özelliklerinin en uygun gösterimi için bilgilerin doğru bir şekilde seçilmesi ve sunulması.

- İçerik - Semantik boyuttaki bilginin miktarına, işlenen veri miktarına oranı.

- Tamamlama - bir bilgi kümesinin amacına ulaşmak için gereken asgari mesajın varlığı.

- Kullanılabilirlik - bir kullanıcı ya da sistem tarafından veri edinmek ve dönüştürmek için prosedürlerin uygulanması.

- Alaka - bilginin değerinin muhafaza anından kullanım anına kadar korunma derecesi.

- Zamanlama - Gerekli zamandan daha geç olmadan bilgi gelişi.

- Doğruluk - bilginin, nesnenin gerçek durumuna karşılık geldiği derecedir.

- Güvenilirlik - bilgi verilerinin gerçek nesneleri belirtilen hassasiyetle yansıtabilme yeteneği.

- Kararlılık, belirlenen doğruluğu korurken orijinal verilerin zamanında dönüşümüne yanıt vermenize izin veren bir bilginin malıdır.

Unutmayın, bilgi şu anda çok önemlidir, bu yüzden mümkün olduğunca bu konuyla ilgili bilgi edinmelisiniz!