A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Aprendizado por Indução

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Aprendizado por Indução"— Transcrição da apresentação:

1 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

2 Aprendizado de Conceitos por 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

3 Argumentos Dedutivos vs Indutivos
Se todas as premissas são verdadeiras, a conclusão é verdadeira Toda a informação do conteúdo fatual da conclusão já está, pelo menos implicitamente, nas premissas. Argumentos Indutivos Se todas as premissas são verdadeiras, a conclusão é provavelmente verdadeira, mas não necessariamente verdadeira (à exceção dos argumentos matemáticos indutivos). A conclusão contém informação que não está nem implicitamente nas premissas. Argumentos indutivos preservam falsidade MCM

4 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. MCM

5 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. MCM

6 Características do Aprendizado 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) MCM

7 Exemplo do Viajante na Itália:
Conhecimento de fundo: constituído por algum 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 dados país a maioria da população fala a mesma língua; por outro lado, não é assumido que todos os italianos são chamados de Giuseppe devido à regularidade mais geral de que a maioria dos grupos sociais utilizam nomes diversos para diferentes indivíduos.  Assim, quando possível, utiliza-se a dedução em ajuda à indução, como maneira de permitir ao conhecimento de fundo influenciar o processo indutivo. MCM

8 Sistemas de Aprendizado de Máquina
MCM

9 Paradigmas de AM Simbólico Instance -Based Estatístico Conexionista
Genético MCM

10 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

11 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

12 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. MCM

13 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. MCM

14 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. MCM

15 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


Carregar ppt "Aprendizado por Indução"

Apresentações semelhantes


Anúncios Google