9780805810646 - evaluating explanations: a content theory (artificial intelligence series) von leake, david b. (6 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Psychology Press, 1992
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No jacket. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque. Sans jaquette. Couverture différente. Edition 1992. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. No dust jacket. Different cover. Edition 1992. Ammareal… gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Group, 1992
- Hardcover
Anbieter: Better World Books: West, Reno, NV, USABetter World Books: West
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Zustand: Very Good. Former library copy. Pages intact with possible writing/highlighting. Binding strong with minor wear. Dust jackets/supplements may not be included. Includes library markings. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
Sprache: Englisch
Verlag: Psychology Press, 1992
- Hardcover
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Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis, 1992
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Gebunden. Zustand: New. Authored by Leake, David B.Psychology and philosophy have long studied the nature and role of explanation. More recently, artificial intelligence research has developed promising theories of how explanation facilitates learning and generalization. B.
Sprache: Englisch
Verlag: Lawrence Erlbaum Assoc Inc, 1992
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 280 pages. 9.50x6.25x1.00 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Inc Apr 1992, 1992
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Psychology and philosophy have long studied the nature and role of explanation. More recently, artificial intelligence research has developed promising theories of how explanation facilitates learning and generalization. By using explanations to guide learning, explanation-based methods allow reliab…le learning of new concepts in complex situations, often from observing a single example. The author of this volume, however, argues that explanation-based learning research has neglected key issues in explanation construction and evaluation. By examining the issues in the context of a story understanding system that explains novel events in news stories, the author shows that the standard assumptions do not apply to complex real-world domains. An alternative theory is presented, one that demonstrates that context -- involving both explainer beliefs and goals -- is crucial in deciding an explanation's goodness and that a theory of the possible contexts can be used to determine which explanations are appropriate. This important view is demonstrated with examples of the performance of ACCEPTER, a computer system for story understanding, anomaly detection, and explanation evaluation.
