AT OMADA DE DECISAO

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					LABIC        Aprendizado por Indução


     Na estratégia de aprendizado por
   indução, o sistema aprendiz adquire os
   conceitos através de inferências
   indutivas realizadas sobre fatos
   fornecidos ou observados.

                     MCM
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          Aprendizado de Conceitos por
LABIC
                              Indução

   argumento dedutivo:
       Nenhum dos alunos gosta de Inteligência Artificial
       Francisco é um aluno
     Francisco não gosta de Inteligência Artificial
   argumento indutivo:
       Nenhum dos alunos que foram entrevistados gosta
       de Inteligência Artificial
     Nenhum aluno gosta de Inteligência Artificial
                             MCM
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                     Argumentos Dedutivos vs
LABIC
                                  Indutivos
   Argumentos Dedutivos                Argumentos Indutivos
   Se todas as premissas são           Se todas as premissas são verdadeiras, a
   verdadeiras, a conclusão é          conclusão é provavelmente verdadeira,
   verdadeira                          mas não necessariamente verdadeira (à
                                       exceção dos argumentos matemáticos
                                       indutivos).

   Toda a informação do conteúdo       A conclusão contém informação que
   fatual da conclusão já está, pelo   não está nem implicitamente nas
   menos      implicitamente,    nas   premissas.
   premissas.

             Argumentos indutivos preservam falsidade
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LABIC             Aprendizado por Indução


        Dependendo dos fatos necessários para
        realizar o aprendizado fornecidos por
        uma fonte externa ou observados pelo
        sistema aprendiz, pode-se distinguir dois
        tipos diferentes de estratégias de
        aprendizado.

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LABIC   Aprendizado por Exemplos

        Nesta estratégia de aprendizado, o
        sistema aprendiz induz a descrição do
        conceito ou classe através de processos
        de generalização e especialização
        realizados sobre exemplos e,
        opcionalmente, contra-exemplos do
        conceito.



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           Características do Aprendizado
LABIC                            Indutivo


           Qualquer que seja o tipo de aprendizado, é
        necessário uma linguagem para descrever
        objetos (ou possíveis eventos), uma
        linguagem para descrever conceitos e uma
        linguagem para descrever conhecimento de
        fundo (background knowledge)
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      Conhecimento de fundo: constituído por algum
LABIC conhecimento relevante do domínio do problema.




      Exemplo do Viajante na Itália:
         a generalização de que todos os italianos falam
          italiano é sustentada pela regularidade mais
        geral de que em um possível, a maioria da
            Assim, quando dados país utiliza-se a
          população fala a mesma indução, como
       dedução em ajuda à língua; por outro lado,
          não é assumido que todos os italianos são
       maneira de permitir ao conhecimento de
          chamados de Giuseppe devido à regularidade
       fundo influenciar oaprocesso indutivo.sociais
          mais geral de que maioria dos grupos
          utilizam nomes diversos para diferentes
          indivíduos.          MCM
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                       Sistemas de Aprendizado
LABIC                               de Máquina

    Modo de            Paradigmas de      Linguagens de     Formas de
    Aprendizado        Aprendizado        Descrição         Aprendizado
    - Supervisionado   - Simbólico        - Instâncias ou   - Incremental
    - Não              - Estatístico      Exemplos          - Não
    Supervisionado     - Instance-Based   - Conceitos       Incremental
                                          Aprendidos ou
                       - Conexionista
                                          Hipóteses
                       - Genético
                                          - Teoria de
                                          Domínio ou
                                          Conhecimento
                                          de Fundo


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LABIC                   Paradigmas de AM


         Simbólico
         Instance  -Based
         Estatístico
         Conexionista
         Genético

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LABIC        Paradigmas de AM - Simbólico

       Técnica que explora representações de
        estruturas gráficas ou lógicas, no lugar de
        métodos estatísticos ou numéricos

       Sistemas de AM simbólico aprendem
        descrições simbólicas que representam um
        conhecimento de alto nível, fazendo fortes
        suposições estruturais sobre os conceitos a
        serem adquiridos     MCM
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LABIC    Paradigmas de AM -Simbólico (Cont.)

       Os sistemas de aprendizado símbólico
        buscam aprender construindo representações
        simbólicas de um conceito através da análise
        de exemplos e contra-exemplos desse
        conceito.
       As     representações     simbólicas     estão
        tipicamente na forma de alguma expressão
        lógica, árvore de decisão, regras de produção
        ou rede semântica. MCM
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LABIC   Paradigmas de AM - Instance-Based

       Uma forma de classificar um caso é lembrar
        de um caso similar cuja classe é conhecida e
        assumir que o novo caso terá a mesma classe.

       Esta filosofia exemplifica os sistemas
        instance-based, que classificam casos nunca
        vistos através de casos similares conhecidos.

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LABIC          Paradigmas de AM - Estatístico
       Como regra geral, técnicas estatísticas tendem a
        focar tarefas em que todos os atributos têm valores
        contínuos ou ordinais. Muitos deles também são
        paramétricos, assumindo alguma forma de modelo,
        e então encontrando valores apropriados para os
        parâmetros do modelo a partir de dados.
       Por exemplo, um classificador linear assume que
        classes podem ser expressas como combinação
        linear dos valores dos atributos, e então procurar
        uma combinação linear particular que fornece a
        melhor aproximação sobre o conjunto de dados.
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LABIC     Paradigmas de AM - Conexionista

       Redes neurais são construções matemáticas
        relativamente simples que foram inspiradas
        no modelo biológico do sistema nervoso.
        Sua     representação   envolve   unidades
        altamente interconectadas, no qual o nome
        conexionismo é utilizado para descrever a
        área de estudo.

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LABIC           Paradigmas de AM - Genético

       Um classificador genético consiste de uma
        população de elementos de classificação que
        competem para fazer a predição. Elementos que
        possuem uma performance fraca são descartados,
        enquanto os elementos mais fortes proliferam,
        produzindo variações de si mesmos.

       Este paradigma possue uma analogia direta com a
        teoria de Darwin, onde sobrevivem os mais bem
        adaptados ao ambiente.
                              MCM
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posted:6/7/2012
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