Sistemas esxxpertos

II.1

Sistemas Basados en Reglas

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Sistemas Basados en Reglas: Introducción
¿Qué son?
Programas diseñados para actuar como un experto humano en un dominio o área de conocimiento particular

Utilizan

Sistema Basado en Reglas
Adquirido

Experto Humano
Adquirido + Innato Teórico + Práctico Múltiples

Adquisición del conocimiento

Técnicas de la Inteligencia Artificial TeóricoCampo
Único

Conocimiento

Función

Explicación Siempre A veces Aportar soluciones a problemas o nuevo conocimiento Limitación de capacidad
Sí Sí, Idéntico Sí, no valuable No Finita

Ejemplos Reproducible

GPS, DENDRAL, Mycin-Tieresias, XCOM, etc… Vida Infinita
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Sistemas Basados en Reglas: Arquitectura II
Componentes fundamentales:
– Una base de hechos – Una basede reglas de producción (a veces llamada base de conocimientos del dominio del sistema) – Una maquina deductiva (motor de inferencias)
Ventana de Hechos Menú de Sistemas de Encadenamiento Ventana de Reglas Sistema-1 Sistema-2 ...

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II.1

Adquisición del Conocimiento

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Adquisición del conocimiento
• Adquisición del conocimiento Traspaso del conocimiento de los expertos(o de las fuentes de conocimiento) en un dominio determinado hacia un formalismo de representación computable del conocimiento
FC1 Experto1
. . . .

Ingeniero del conocimiento

Conocimiento
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¡

FCn

Experton
Dominio (hechos, relaciones, asociaciones) Proceso de resolución (heurísticas, métodos)
6 6

 

¡

Base de conocimiento

Metodologías para la adquisición deconocimiento
• Cómo obtener el conocimiento?
– Interacción con entrevistes – Técnicas basadas en el aprendizaje automático inductivo • Construcción de arboles de decisión: – Los nodos representan atributos. – Las ramas representan los posibles valores del atributo.
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Aprendizaje automático inductivo
• Técnicas orientadas a problemas de análisis (clasificación/interpretación) • Elexperto expresa su conocimiento en una forma habitual para él: observaciones/ejemplos • Se transforma esta representación en la del sistema. • Se requiere una validación del experto.
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Aprendizaje automático inductivo
• Ejemplo: datos sobre un gimnasio

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Aprendizaje automático inductivo
• Objetivo: Agrupar objetos similares
– Hay poca información del dominio y sequiere obtener más.

• Técnicas:
– Métodos de agrupación (clustering)

• Ejemplo: se quieren hacer dos grupos:
– Clase 1 – Clase 2
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• Objetivo : Clasificar nuevos “objetos” • Se empieza de una situación más informada, sabiendo que existen grupos ya definidos.

Aprendizaje automático inductivo

• Se determinan las características peculiares de cada grupo para 11 poderubicar un nuevo objeto en la clase que le corresponde.
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Aprendizaje automático inductivo
• Métodos:
– Arboles de decisión:
CART, ID3, ASSISTANT, C4.5, C5.1

– Reglas de clasificación (ejemplo):
If Act1 is steps then Act2 is ioga

• Probabilidad de la regla: 0.9
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Arboles de decisión
Tiene tos Nada Poca Tiene fiebre Sí No
Decisión 2

Mucha

Pulsoalterado Sí
Decisión 3

Tiene mucosidad Sí
Decisión 5

No
Decisión 4

No
Decisión 6

Decisión 1

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ID3
• ID3 Induction Decision Tree •[Quinlan, 1979, 1986] • Técnica de aprendizaje automático • Inducción de arboles de decisión • Estrategia top-down
• A partir de un conjunto de ejemplos/ instancias y la clase a que pertenecen, crea el árbol de decisión mejor que expliquelas instancias.
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ID3
Es un algoritmo voraz para la construcción automática de arboles de decisión, que selecciona en cada paso el mejor atributo. El mejor es el más discriminante (potencialmente más útil)

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ID3
• El proceso de construcción es iterativo:
1)Se selecciona un subconjunto (ventana) de ejemplos del conjunto de entrenamiento (training). 2)Se...