Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo
60 pág.

Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo


DisciplinaLivros24.006 materiais99.596 seguidores
Pré-visualização16 páginas
quando ele tem bastante tempo."
(ii) Aplicada para generalização descritiva:
Pela aplicação de equivalência lógica (Q |> P) \uf0db (~P |> ~Q) ( a lei da contraposição) para a expressão (29), invertendo a regra obtida
e substituindo os literais negativos por positivos, nós obtemos:
 
19/03/2016 Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo
http://www.inf.ufpr.br/aurora/tutoriais/aprendizadomaq/ 49/60
P&F1 V ~P&F2 |< F1 & F2 (31)
Esta versão foi formulada por Morgan (1975).
Ambas versões, (i) e (ii), podem ser generalizadas pela aplicação do completo princípio da resolução que usa predicados com
argumentos, e o algoritmo de unificação para unificar estes argumentos (exemplo, Chang & Lee, 1973]).
 
A regra de extensão contrária:
 
CTX1 & [L = R1] ::> K |
|< [L\uf0b9 R2] ::> K (32)
CTX2 & [L = R2] ::> ~K |
 
onde conjuntos R1 e R2 são assumidos como disjuntos.
Dada a descrição de um objeto pertencente a classe K (um exemplo positivo), e uma descrição de um objeto não pertencente a esta
classe (um exemplo negativo), a regra produz uma afirmação consistente mais geral com estas duas descrições. Esta é uma afirmação
que classifica um objeto como pertencente a classe K se o descritor L não tem nenhum valor do conjunto R2, ignorando assim o
contexto descrições CTX1 e CTX2. Esta regra é a regra básica para o aprendizado de descrições de exemplos discriminantes usado
no programa previamente citado AQ11[Michalski & Larson, 1978]. Várias modificações desta regra podem ser obtidas pela
substituição da referência R2 na afirmação de saída por alguns conjuntos que não tenham interseção com R1.
 
Regras de generalização construtiva
19/03/2016 Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo
http://www.inf.ufpr.br/aurora/tutoriais/aprendizadomaq/ 50/60
 
Regras de generalização construtiva geram afirmações que usam descritores não presentes nas afirmações originais observadas. Isto
quer dizer que a regra executa uma transformação do espaço original de representação. Abaixo temos uma regra construtiva geral que
realiza transformações pela aplicação de conhecimento de relacionamentos entre diferentes conceitos. É assumido que esta relação é
conhecida pelo sistema de aprendizado como conhecimento anterior, como um conceito previamente aprendido, ou que este é
computado de acordo com a definição de procedimento do usuário:
CTX & F1 ::> K |
|< CTX & F2 ::> K (33)
F1 \uf0de F2 |
 
A regra diz que se uma descrição de conceito contém uma parte F1 (um conceito, uma subdescrição,\u2026) que é conhecida para
implicar alguns outros conceitos F2, então uma descrição mais geral é obtida pela substituição de F1 por F2. Por exemplo, suponha
que um sistema de aprendizado disse que se um objeto é preto, largo e longo, então ele pertence a classe K (por exemplo, um quadro­
negro). Isto pode ser expressado em cálculo de predicado anotado:
\uf024 P, [color(P) = preto][largura(P) & comprimento(P) = grande] ::> K
 
suponha que o aprendiz sabe que:
\uf022 P, ([largura(P) & comprimento(P) = grande] \uf0de [área(P) = grande])
Então a regra (33) produz a generalização:
\uf024 P, [color(P) = preto][área(P) =grande] ::> K
19/03/2016 Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo
http://www.inf.ufpr.br/aurora/tutoriais/aprendizadomaq/ 51/60
 
Um outro exemplo, suponha que ao sistema é dado uma descrição de um objeto classificado como um arco. Esta descrição diz que
uma barra horizontal está no topo de dois objetos iguais separados, B1 e B2, tendo certa cor, largura, formato, etc. Suponha agora
novas características de B1 e B2 nesta descrição satisfazendo um conceito previamente aprendido de um bloco. Então a regra (33)
gera a afirmação que um arco é uma barra no topo de dois blocos separados. Esta regra é a base para um conceito interativo de
sistema de aprendizado desenvolvido por Sammut[1981].
Regras de generalização construtiva específicas podem ser obtidas de (33) invocando novos descritores de procedimentos
computacionais F2 como funções de início ou descritores previamente derivados (contidos em F1). Abaixo estão alguns exemplos de
regras de generalização de novos descritores.
 
(i)regras de contagem de argumentos:
1.A regra CQ (contagem quantificada de variáveis)­ Se um conceito está na forma:
\uf024 v1,v2\u2026,vk, F[v1,v2\u2026,vk]
 
então a regra gera descritores &quot;#v­COND&quot; representando o número de vi's que satisfazem alguma condição COND. Esta condição
expressa propriedades selecionadas de vi's especificadas na descrição do conceito. Como muitos COND's podem usualmente serem
formulados, a regra diminui o sistema para gerar um largo número de descritores.
Por exemplo, se o COND é &quot;[atributo1(vi) = R]&quot;, então o descritor gerado irá ser &quot;#vi­atributo­R&quot; contando o número de vi's que
satisfazem a condição. Se o atributo1 é, por instanciação, comprimento, e R é [2\u20264], então o descritor derivado é &quot;#vi­comprimento­
2\u20264&quot; ( isto é, ele mede o número de vi's que estão entre 2 e 4, inclusive).
2. A regra CA (contagem de argumentos de um predicado)­ Se um descritor em uma descrição é uma relação com vários argumentos,
REL(v1,v2\u2026), a regra gera descritores &quot;#v­COND&quot;, medindo o número de argumentos em REL que satisfazem alguma condição
COND. Como visto, muitos descritores podem ser gerados, cada um com diferente COND.
19/03/2016 Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo
http://www.inf.ufpr.br/aurora/tutoriais/aprendizadomaq/ 52/60
A anotação de um descritor provê informação sobre estas propriedades. Tal propriedade poder ser que um descritor seja , por
instância, uma relação transitiva, como uma relação &quot;acima&quot;, &quot;dentro&quot;, &quot;lado esquerdo&quot;, e &quot;na frente de&quot;. Por exemplo, se a relação é
&quot;acomoda(A,B1,B2\u2026)&quot;, dizendo que o objeto A acomoda os objetos B1, B2\u2026, e COND é &quot;largo e vermelho&quot;, então o descritor
derivado &quot;B­largo­vermelho­A­acomoda&quot; mede o número de Bi­s contidos em A que são largos e vermelhos.
(ii)A regra de geração de propriedades em cadeia­ Se os argumentos de diferentes ocorrências de uma relação transitiva em uma
descrição de conceito forma uma cadeia (isto é, forma uma seqüência de objetos consecutivos ordenados por uma relação), a regra
gera descritores caracterizando alguns objetos específicos na cadeia. Tais objetos podem ser:
 
LST­objeto: o &quot;primeiro objeto&quot;, ou o objeto do começo da cadeia (por exemplo, o objeto base no caso da relação &quot;acima&quot;).
MST­objeto: o objeto é o último da cadeia (por exemplo, o objeto topo).
MID­objeto: o objeto está no meio da cadeia.
Nth­objeto: o objeto está na posição Nth da cadeia (começando do LST­objeto).
 
Depois de identificar estes objetos, a regra investiga todas as propriedades conhecidas deles (como especificado nas características
observadas) em ordem para determinar novos descritores potencialmente relevantes. A regra também gera um descritor
caracterizando a cadeia, nomeando:
REL­cadeia­comprimento: o comprimento da cadeia definido pela relação REL.
 
Por exemplo, se o REL é &quot;no­topo&quot;, então o descritor no­topo­cadeia­comprimento irá especificar a altura da pilha de objetos.
Quando um novo descritor é gerado e adotado, uma anotação para ele é também gerada e preenchida fora, como em Lenat[1976].
Esta regra pode ser estendida para uma relação de ordem parcial. Em tais casos elas vem a ser a regra de &quot;procura extrema de uma
ordem parcial&quot;.
19/03/2016 Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo
http://www.inf.ufpr.br/aurora/tutoriais/aprendizadomaq/ 53/60
 
(iii)A regra de detecção de descritores interdependentes­ suponha que dado um conjunto de objetos exemplificando algum conceito, e
que descritores de atributos são usados para caracterizar estes objetos. Tais descritores especificam apenas valores de atributos de
objetos\u37e eles não caracterizam estrutura dos objetos. Suponha que os valores de um descritor linear x tome todos os eventos e ordene­
os em ordem crescente. Se os valores