解を得るためのデータの構造化

人間は非特異的な方法でデータを考え、同じデータにさまざまなルールを適用して、決してできません。コンピュータのデータ観は、構造化され、シンプルで妥協しないものであり、創造的ではありません。人間がコンピュータで使用するデータを準備すると、データは予期しない方法でアルゴリズムと頻繁にやり取りされ、望ましくない出力を生成します。

問題は、コンピュータが持つデータの限定された見方を人間が理解できないことです。

<！コンピュータの視点を理解する

コンピュータはデータの単純な見方をしていますが、人間が通常理解できない視点でもあります。一つは、コンピュータが他の種類のデータで動作するように設計されていないため、すべてがコンピュータの数値です。人間はコンピュータディスプレイ上の文字を見て、そのようにコンピュータがデータとやり取りすると仮定しますが、コンピュータはデータまたはその意味を理解しません。文字

A は、コンピュータの番号65に過ぎません。実際には、それは実際には65番ではありません。コンピュータは、0100 0001というバイナリ値に等しい一連の電気インパルスを観測します。 <！ - 2 - >

コンピュータは、大文字と小文字の概念全体を理解していません。人間にとっては、小文字の

a は大文字の999,999の別の形式ですが、コンピュータには2つの異なる文字です。小文字の a は、コンピュータに97という番号（0110 0001のバイナリ値）として表示されます。これらの単純な種類の比較が人間とコンピュータの間にこのような問題を引き起こす可能性がある場合、人間が他の種類のデータをあまりにも多く仮定し始める時に何が起こるか想像するのは難しくありません。例えば、コンピュータは音楽を聞くことができず、音楽を鑑賞することができない。しかし、音楽はコンピュータのスピーカーから出てきます。グラフィックスについても同様です。コンピュータには、田舎の美しい風景が描かれたグラフィックではなく、一連の0と1が表示されます。 <！ - 3 - > アルゴリズムを使用する場合は、コンピュータの視点からデータを検討することが重要です。コンピュータには0と1だけが表示されます。結果として、アルゴリズムの必要性に取り組むときは、そのようにデータを表示する必要があります。実際には、コンピュータのデータの見方によって、いくつかのソリューションが見つけやすくなりますが、難しくなることはありません。 データの配置は違いを生む

コンピュータはデータの形式と構造についても厳密に考えています。アルゴリズムの使用を開始するときは、アルゴリズムを使用して問題の解決策を見つけるときにコンピューターが使用できる形式でデータを表示させることが大部分を占めることがわかります。人間は精確に配置されていないデータのパターンを精神的に見ることができますが、コンピュータは実際には同じパターンを見つけるために精度が必要です。この精度の利点は、コンピュータがしばしば新しいパターンを見えるようにすることができることです。実際には、これはコンピュータでアルゴリズムを使用する主な理由の1つです。新しいパターンを特定し、そのパターンを使用して他のタスクを実行するのに役立ちます。たとえば、コンピュータは顧客の支出パターンを認識し、その情報を使用してより多くの売上を自動的に生成することができます。