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Geber Ramalho 1 Raciocínio Baseado em Casos (CBR) nCríticas aos sistemas baseados em regras nConceitos fundamentais nFuncionamento: ciclo dos REs nAplicações.

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2 Geber Ramalho 1 Raciocínio Baseado em Casos (CBR) nCríticas aos sistemas baseados em regras nConceitos fundamentais nFuncionamento: ciclo dos REs nAplicações nBalanço Plano de aula

3 Geber Ramalho 2 Sistemas baseados em regras: críticas naquisição de conhecimento muito difícil regras nem sempre são intuitivas ndesenvolvimento é muito longo nnão aprende nnão é robusto ntratamento de incerteza complicado nmanutenção e refinamento são delicados né lento ndificuldades com problemas under constraint muitas soluções para o mesmo problema

4 Geber Ramalho 3 Soluções atuais nAquisição sistemas especialistas de 2a geração abandono da hipótese da transferência de conhecimento aquisição baseada em modelos utilização de aprendizagem automática simbólica nRobustez tratamento de incerteza nTempo de desenvolvimento Ferramentas (shells) nAprendizado (on-line) EBL, chunking,... (sem sucesso)

5 Geber Ramalho 4 Soluções atuais: Conclusões As soluções propostas ainda são insatisfatórias Porque, então, não mudar paradigma?

6 Geber Ramalho 5 Compreensão de histórias (Sistema IPP) nIRA guerrilas ambushed a military patrol in west Belfast yesterday killing one british soldier and badly wounding another Army quarters na suspected IRA gunman killed a 50-year old unarmed security guard in east Belfast early today the police said nA gunman shot and killed a part-time policeman at a soccer match Saturday and escaped through the crowd... situação-explicação ou problema solução Nova explicação/solução Nova situação/problema

7 Geber Ramalho 6 Experiência vivida nClassificação: Os problemas de ouvido deste paciente são casos típicos de otite média nSoluções compiladas: Os sintomas de coração do paciente X podem ser explicados da mesma maneira que aquele paciente Y nAvaliando medidas: Minha casa é como aquela que foi vendida mais em baixo nesta rua por R$25.000,00 mas ela tem uma vista melhor nConcepção (design): para projetar este hospital, vou me basear naquele que já fiz com um número de leitos parecido, embora tenha de adaptá-lo pois este é de esquina nAvaliando opções: se nós atacássemos as instalações dos mísseis cubanos/russos, seria como no caso de Pearl Harbor

8 Geber Ramalho 7 nSistemas Especialistas convencionais: n(alguns) Sistemas Especialistas de segunda geração: Experiência Experiência: o que o especialista tem de mais valioso Regras Engenheiro de conhecimento Experiência Regras Algoritmo de aprendizagem

9 Geber Ramalho 8 Experiência: o que o especialista tem de mais valioso nCase-based reasoning system Um método de resolução de problemas onde novos problemas são resolvidos adaptando-se soluções de antigos problemas similares Raciocínio analógico intra-domínio aprendizado incremental on-line suaviza necessidade de aquisição de conhecimento Experiência

10 Geber Ramalho 9 Raciocínio baseado em casos nHistoricamente: Wittgenstein (conceituação em extensão) Edel Tulving (memória episódica) Gentner (analogia),.... Roger Schank (scripts) Janet Kolodner (memória dinâmica) nUm caso é um episódio vivido contém a descrição de : problema + solução exemplos: um paciente, um projeto arquitetônico, uma situação, uma causa jurídica, uma melodia, etc.

11 Geber Ramalho 10 Find Me:

12 Geber Ramalho 11 Exemplo: Valor de Venda de Casas

13 novo caso (alvo) caso recupe- rado (fonte) problema base Reutilizar Recuperar Reter Revisar novo caso (alvo) solução sugerida solução final caso solução caso testado e corrigido caso aprendido Indexar Funcionamento do CBR: ciclo dos 4 RE´s

14 Geber Ramalho 13 Desenvolvimento de um sistema CBR nQual a natureza e conteúdo dos casos? nComo representá-los? nComo indexá-los de maneira a poder encontrá-los adequadamente e rapidamente mais tarde? nQual são os critérios para a escolha do melhor caso e como recuperá-lo? nComo estruturar (organizar) os casos da base? nComo adaptar o caso recuperado?

15 Geber Ramalho 14 Natureza e conteúdo dos casos nPergunta chave O que é um caso no domínio abordado? nConteúdo Mínima: descrição do problema e da solução Extensões: avaliação da solução (falhas, sucesso, etc.), contexto (justificação, links com outros casos, etc.), nOutros Tamanho e composição (casos compostos) nQuantidade de casos distribuir bem no espaço de problema n-dimensional (n atributos)

16 Geber Ramalho 15 Representação dos casos n Várias linguagens de vetores de características Atributo-valor (frames, redes semânticas, objetos,...) lógica de primeira ordem nDepende da natureza do que se quer representar Velho problema da expressividade x eficiência ex. –situaçãoDeMediação(c1, disputa) protagonistas (c1, criança11, criança20, criança32) objetoDisputado (c1, chocolate)... ex. –objeto: disputa; –atributos: protagonistas, objetoDisputado

17 Geber Ramalho 16 Indexação nObjetivo: dar ao sistema conhecimento sobre como estocar e comparar (match) casos nVocabulário de indexação índice = atributo, característica, predicado,... Pode ser feita manual ou automaticamente –Checklist, difference-based, inductive learning,... nConselhos concreto x abstrato levar em conta a utilização que se quer fazer (propósito) ex. para um mecânico e para um cliente de locadora, a descrição de um automóvel é bem diferente

18 Geber Ramalho 17 Indexação (cont.) nInterpretação de situação os índices realmente relevantes para um problema/situação em particular ex. em uma disputa entre crianças a profissão não conta, enquanto na disputa entre adultos, ela conta preço ano modelo marca opcionais kilometragem motor cor....

19 Geber Ramalho 18 nA recuperação é baseada na similaridade entre caso alvo e casos fontes Dois tipos de cálculo de similaridade: explícito ou indireto nMedida explícita (mais usado!) independente da estratégia de recuperação ou da organização da memória k vizinhos mais próximos (knn) nMedida indireta dependente da estratégia de recuperação e/ou da organização da memória memória dinâmica (hierárquica) Critério para escolha dos casos

20 Geber Ramalho 19 wi - peso da característica i a xi e a yi - valores da característica f nos casos C e S sim i - função primitiva para a característica i k vizinhos mais próximos (knn) nObservações similaridade global [0-1], sem ordem de testes mais fácil introduzir conhecimento do domínio: pesos os pesos podem ser definidos manualmente ou por métodos automáticos

21 Geber Ramalho 20 ano= 1997 modelo= Gol marca= VW cor= vermelho Preço= 1000 Carro 1 ano= 1996 modelo= Golf marca= VW cor= azul Preço= 1500 Carro 2 ano= 1995 modelo= Tempra marca= Fiat cor= azul Preço= 1300 Carro 3 Exemplo nPesos ano = 2, modelo = 3, marca = 2, cor = 1, preco =1 nFunções primitivas ano: (diferença 2) => 1; (2 0,5; (dif > 4) => 0 modelo: igual => 1; diferente => 0 marca: igual => 1; diferente => 0 cor: igual => 1; parecida => 0,5; diferente => 0 preço: (dif 250) => 1; (250 0,5); (dif > 1000) => 0

22 Geber Ramalho 21 Organização da memória nMemória plana Implementação: lista simples (1 nível de indexação) Métodos de recuperação –Busca serial (custa caro) –Busca paralela Medida de similaridade –explícita (knn) nMemória hierárquica Implementação: –características compartilhadas –redes de discriminação Métodos de recuperação & Medida de similaridade –implícita (basta percorrer!)

23 Características compartilhadas situaçãoDeMediação = disputa Tipo: disputa física (Korea) Tipo: disputa política (Panama) Protagonistas: países tipoDeObjetoDisputado: terras Protagonistas: crianças tipoDeObjetoDisputado: comida Desejo: objeto inteiro (Laranja1) Desejo: diferentes partes do objeto (Laranja2) objDisputado: laranja relaçãoFamiliar: irmãs idades: adolescentes objDisputado: Candy (Candy)

24 Geber Ramalho 23 Organização da memória nTrade-offs: eficiência x completude –eficiência na inserção x eficiência na consulta –ordem fixa dos testes pode levar a a recuperação do caso que não é o mais similar plausibilidade x facilidade de introduzir conhecimento nOrganizações alternativas de memória template trees, z-trees,...

25 Geber Ramalho 24 Similaridade e recuperação nO casamento é parcial !!!! =>Mais robustez nEtapas da recuperação Matching: encontrar os N casos mais similares ao caso alvo Ranking: Escolher o melhor caso MC em relação o alvo nQuestão: a similaridade basta? nas tarefas de design (projeto), não basta! É preciso: adaptation-based retrieval

26 Geber Ramalho 25 Reutilização nObjetivo: compensar as diferenças entre o problema-alvo e problema-fonte escolhido nAdaptação: 3 tipos Cópia: usada normalmente em classificação Adap. Estrutural: a partir da própria solução recuperada Adap. Derivacional: a partir da maneira com que a solução recuperada foi gerada nPara as duas últimas as operações são: ajuste de parâmetros, abstração e especialização, substituição,... nProblema: depende do domínio,coordenação do conjunto de operadores de transformação

27 Geber Ramalho 26 Exemplo de reutilização I nJULIA precisa criar uma refeição italiana (e que não contenha carne) composta de entrada, massas, refeição principal e sobremesa; nBaseando-se em casos anteriores, JULIA escolhe lasanha como prato principal. Porém: a refeição original inclui um prato de massas. Para simplificar, JULIA elimina o prato de massas; lasanha inclui carne. Devido à restrição do problema, uma lasanha vegetariana é proposta;

28 Geber Ramalho 27 Exemplo de reutilização: reinstanciação nDetermine os papéis dos envolvidos no caso retido; nFaça a correspondência dos papéis no problema proposto; nReinstancie os atributos e relações do caso retido de acordo com as respectivas correspondências; nEx.: MEDIATOR resolução de conflitos: como dividir uma laranja entre duas crianças interessadas? caso anterior: método utilizado por pescadores; reinstanciação: identificação dos papéis de cada entidade envolvida (pescador criança, peixe laranja, objetivo divisão)

29 Geber Ramalho 28 Outros Métodos nAjuste de parâmetros ex.: cálculo de novo valor de um imóvel; nSubstituição baseado em casos encontrar outro caso que sugira uma alternativa; por que não utilizar logo este caso?

30 Geber Ramalho 29 Revisão e retenção nRevisão 1) Avaliar a solução (automáticamente ou não) 2) Consertar o caso nRetenção 1) Extração da informação a reter 2) indexação 3) inserção do caso na base

31 Geber Ramalho 30 Aplicações: estado da arte nTodas as classes de problemas dos SE´s diagnóstico, planejamento, scheduling, interpretação, cozinha, design, seleção, ensino,.... nExistem ferramentas (shells) ReMind, CAsePOint,CASUEL, ART*, ReCall, CBR-Express,... nExemplos Machine Tool Fault Diagnosis Computer Network Diagnosis Credit Analysis Geological Deposit Prediction Battle Planning

32 Mais aplicações... Bank Telex Classification Natural Language Understanding Network Management Legal Reasoning Claims Settlement Medical Diagnosis Weather Prediction Fraud Detection Industrial Planning and Scheduling Residential Domain Aircraft Maintenance Domain Helpdesk Systems for PC Network Diagnostics

33 Geber Ramalho 32 Algumas aplicações na WEB nFindMe agents sugere filmes e carros em locadoras raciocino através de exemplos busca não hierárquica nButtler agents sugere hotéis, restaurantes, oficinas,... nCorrespondent agents usa técnicas de recuperação de casos para encontrar textos: FAQ-finder nAnalog Devices help desk: o sistema responde às dúvidas mais simples, restringindo a necessidade em contatar seus engenheiros

34 Geber Ramalho 33 Problemas nAquisição & descrição dos casos nem sempre é trivial além de demandar conhecimento do domínio! nO controle da medida de similaridade é fraco pois o matching é parcial o acúmulo de semelhanças irrelevantes faz com que certos casos sejam escolhidos em detrimento dos outros como ter certeza que as propriedades A e B serão determinantes na recuperação de um caso que contém 20 atributos? nA explicação pode ser prejudicada quando a recuperação é baseada em uma medida de similaridade numérica

35 Geber Ramalho 34 Balanço e conclusões nApesar das limitações, é bem mais fácil e rápido desenvolver e manter um sistema CBR. E ele é mais robusto! CLAVIER na Lockheed (fornos) - de 60% para 10%, taxa de erro General dynamics (barcos) - 5 homens-ano x 2 homens-ano. CANASTA da DEC: 8 vezes mais rápido

36 Geber Ramalho 35 Quando usar CBR? nExiste uma grande volume de dados históricos nOs especialistas falam sobre seus domínio dando exemplos nA experiência vale tanto quanto o conhecimento dos livros texto nOs problemas não são completamente formalizáveis fraca compreensão do problema, dificuldade de verbalização nExistem conhecimento para adaptação de casos adequado para tarefas de projeto (design) nExistem muitas exceções às regras nÉ preciso aprender on-line

37 Geber Ramalho 36 Referências básicas nAamodt, A; Plaza, E. (1994). Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variantions, and System Approaches. Em AI Communications, Vol. 7, nr. 1; nKolodner, J. (1993) Case Based Reasoning. Morgan Kaufmann. nWeb AI-CBR Home Page: CBR archive: CBR in the Web: kl.de/~lsa/CBR/CBR-Homepage.html CBR Bibliography: CBR/biblio/search.html


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