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FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina.

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Apresentação em tema: "FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina."— Transcrição da apresentação:

1 FACENS – Engenharia da Computação Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina

2 Aprendizado de Máquina – Tópicos Definições Paradigmas Técnicas Treinamento Exemplos

3 Aprendizado de Máquina – Definições Uma das áreas da Inteligência Artificial que tem como um dos seus principais objetivos, o estudo e a compreensão dos processos de aprendizagem bem como o desenvolvimento de algoritmos que suportem estes processos, para aplicação em artefatos. De forma geral estes algoritmos devem melhorar o desempenho dos artefatos na execução de suas tarefas

4 Aprendizado de Máquina – Definições Melhorar o desempenho dos artefatos significa: aquisição de conhecimento: à aquisição de novas informações acopladas com a habilidade de aplica-las de maneira útil. Ex.: obter a capacidade de realizar uma nova tarefa. refinamento de conhecimento: refere-se à prática repetida e à correção dos desvios do comportamento desejado (sistemas adaptativos). Ex: diminuir o tempo / custo de execução de uma tarefa.

5 Aprendizado de Máquina – Paradigmas A literatura apresenta diversas divisões de paradigmas. Os dois principais são: simbólico e conexionista. Simbólico: conceitos descrevem classes de eventos, objetos ou relações entre eles (proposições). Conexionista: redes neurais ou probabilísticas que possuem o conhecimento distribuído em seus nós, realizando aproximações para obter o aprendizado. Outros: evolutivo, híbrido, probabilísticos, etc.

6 Aprendizado de Máquina – Técnicas Paradigma Simbólico: As representações simbólicas estão tipicamente na forma de alguma expressão lógica, árvore de decisão, regras de produção ou rede semântica Exemplos: Aprendizagem de conceitos por busca no espaço de soluções Indução de árvores de decisão e regras proposicionais Programação em lógica indutiva Aprendizagem por explicações Raciocínio baseado em casos Agrupamento de conceitos proposicionais

7 Aprendizado de Máquina – Técnicas Paradigma Conexionista: Perceptron Multicamada Memórias Associativas (Kohonen) Outros (probabilísticos, evolucionistas): Redes Bayesianas Redes de Função de Base Radial K Vizinhos mais próximo Regressão estatística Aprendiz bayesiano ingênuo Algoritmos genéticos

8 Aprendizado de Máquina – Treinamento Aprendizagem supervisionada Ação é certa ou errada Dado conjunto de exemplos pré-classificados, aprender descrição que abstraí a informação contida nesses exemplos Descrição pode ser usada para prever casos futuros Aprendizagem não-supervisionada Se vire! Dada uma coleção de dados não classificados, agrupá-los por regularidades Aprendizagem por reforço: recompensa/punição Dado sucesso ou insucesso global de um sequência de ação, determinar qual ação é a mais desejável em cada situação

9 Aprendizado de Máquina – Exemplos Indução de Árvore de Decisão / Busca no Espaço de Versões Paradigma Simbólico Treinamento Supervisionado Aplicações: classificação, previsão e controle Representação do Conhecimento: lógica proposicional Não pode aproveitar de conhecimento prévio

10 Aprendizado de Máquina – Exemplos Perceptron Multicamada Paradigma Conexionista Treinamento Supervisionado Aplicações: classificação, previsão e controle Representação do Conhecimento: pesos das conexões da rede Não pode aproveitar de conhecimento prévio

11 Aprendizado de Máquina – Exemplos Memórias Associativas Paradigma Conexionista Treinamento Não Supervisionado Aplicações: classificação Representação do Conhecimento: pesos das conexões da rede Não pode aproveitar de conhecimento prévio Entradas Neurônios Saída x1x1 x2x2 x3x3 x4x4 y1y1 y2y2 y3y3

12 Aprendizado de Máquina – Exemplos N Vizinhos mais Próximos Paradigma Probabilístico Treinamento Supervisionado Aplicações: classificação, previsão e controle Representação do Conhecimento: pontos em um espaço N dimensional Não pode aproveitar de conhecimento prévio xqxq

13 Aprendizado de Máquina – Exemplos Classificador Bayesiano Ingênuo Paradigma Probabilístico Treinamento Supervisionado Aplicações: classificação, previsão e controle Representação do Conhecimento: probabilidades condicionais entre proposições representadas por pares atributo-valor Não pode aproveitar de conhecimento prévio Exemplo: –P(Quente / Sol) = 0.5 –P(Jogar Tenis / Quente) = 0.4

14 Aprendizado de Máquina – Exemplos Algoritmos Genéticos Paradigma Evolutivo Treinamento Supervisionado Aplicações: classificação, previsão e controle Representação do Conhecimento: cromossomos da população Pode aproveitar de conhecimento prévio na inicialização da população


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