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定義-ナレッジベース（klog）とはどういう意味ですか？
知識ベースは、知識の共有と管理に使用されるデータベースです。
知識の収集、整理、検索を促進します。 多くの知識ベースは人工知能を中心に構成され、データを保存するだけでなく、知識ベースの一部として保存された以前の経験からのデータを使用して、さらなる問題の解決策を見つけます。
知識管理システムは、リレーショナルデータベースからデータウェアハウスに至るまでのデータ管理技術に依存しています。 一部の知識ベースは、索引付きの百科事典情報にすぎません。 その他は対話型であり、ユーザーからの入力に応じて動作/応答します。
Techopediaはナレッジベース（klog）を説明します
知識ベースは、単なるデータストレージのスペースではなく、インテリジェントな意思決定を実現するための人工知能ツールになります。 フレームやスクリプトを含むさまざまな知識表現技術は、知識を表します。 提供されるサービスは、説明、推論、インテリジェントな意思決定支援です。
知識ベースのコンピューター支援システムエンジニアリング（KB-CASE）ツールは、提案や解決策を提供することで設計者を支援し、設計決定の結果の調査を支援します。 知識ベースの分析と設計により、ユーザーは知識ベースを組み立てることができ、そこから有益な意思決定が行われます。
知識ベースの2つの主要なタイプは、人間が読める形式と機械が読める形式です。
- 人間が読める知識ベースにより、人々は知識にアクセスして使用できます。 ヘルプドキュメント、マニュアル、トラブルシューティング情報、およびよくある質問を保存します。 それらは対話型であり、ユーザーが抱えている問題の解決にユーザーを導くことができますが、プロセスをガイドする情報を提供するユーザーに依存します。
- 機械読み取り可能なナレッジベースは、システム読み取り可能な形式でのみ知識を格納します。 ソリューションは自動演ductive的推論に基づいて提供され、ソリューションを絞り込むために知識ベースに応答できるソフトウェアを備えたクエリシステムに依存しているため、インタラクティブではありません。 これは、他のマシンと共有されるマシンが読み取り可能なナレッジベース情報は通常線形であり、クエリベースの人間の対話とは異なり、対話性が制限されることを意味します。
ナレッジマネジメント（KM）には、組織で使用されるさまざまな戦略が含まれており、エクスペリエンスの作成、表現、分析、配布、および導入を可能にします。 競争上の優位性と組織のパフォーマンスの向上に焦点を当てています。 作業スクリプトは、よく知られているナレッジマネジメントデータベースです。
