Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo
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Uma teoria e metodologia de aprendizado indutivo


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e confia na discriminação do
conceito argumentado. Ex. um aprendiz que adquire o conceito de substância ferromagnética, generalizando os possíveis
candidatos como todos os metais. Testando um objeto de cobre e outros metais com um magneto, o aprendiz descobre que
cobre é um contra­exemplo, e então, o conceito de ferromagnetismo deixa de ser generalizado para todos os metais.
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­ A fonte é um ambiente externo: neste caso, o processo de generalização do exemplo é randômico\u37e o aprendiz deve
depender das observações que lhe são disponíveis. Ex. um astrônomo que conhece o conceito de uma estrela cadente, mas
não pode saber quando e onde ela irá ocorrer, nem pode induzir este fenômeno.
 
Uma possível classificação de aprendizado, pode ser pelo tipo de exemplo disponível para o aprendiz:
 
­ Apenas exemplos positivos: exemplos positivos providenciam instâncias de conceitos para serem adquiridos. Eles não
fornecem informação que previna super generalização do conceito inferido. Neste caso de aprendizado, deve­se ter
cuidado e procurar considerar o mínimo de generalizações possíveis, ou então depender de conhecimento prévio para
restringir o conceito a ser inferido.
­ Exemplos positivos e negativos: nesta situação, exemplos positivos forçam generalização enquanto os exemplos
negativos previnem a super generalização ( o conceito induzido nunca pode ser tão geral a ponto de incluir alguns dos
exemplos negativos ). Esta é a mais típica forma de aprendizado por exemplos.
 
Aprender de exemplos pode ser um processo experimental ou incremental. No primeiro caso, todos os exemplos são
apresentados uma única vez. No último caso, o sistema deve formar uma ou mais hipóteses do conceito ( ou série de
conceitos) consistentes com os dados disponíveis, refinando as hipóteses antes de considerar exemplos adicionais. A
aproximação incremental mais próxima com o aprendizado humano, permite ao aprendiz usar parcialmente conceitos
aprendidos ( para performance ou para guiar o processo de generalização), e habilita o professor a focalizar os aspectos
básicos do novo conceito antes de intentar para os detalhes menores. Em outra mão, a aproximação passo a passo é menos
apta para o aprendizado de um caminho que gere uma escolha justa de exemplos iniciais para a formulação do novo
conceito.
 
5. Aprendendo de observação e descoberta ( chamado de aprendizado não supervisionado): esta é uma forma muito
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geral de aprendizado indutivo que inclui sistemas de descoberta, formação de teorias, criação de critérios de classificação
para formar hierarquias e trabalhos similares sem a ajuda de um professor externo. Esta forma de aprendizado requer do
aprendiz um maior grau de inferência do que as formas de aprendizado anteriores. O aprendiz não dispõe de exemplos de
um conceito particular, nem tem acesso a qualquer fonte de classificação de exemplos de generalização ( exemplos
positivos ou negativos). Além disso, focalizando um simples conceito por vez, as observações podem detectar outros
conceitos que precisam ser adquiridos, introduzindo um severo foco de atenção para o problema. Há uma possível
subclassificação do aprendizado por observação de acordo com a medida de interação com o ambiente externo. Os pontos
extremos destas dimensões são:
Observação passiva: o aprendiz classifica observações de múltiplos aspectos do ambiente\u37e
Experimentação ativa: o aprendiz perturba o ambiente para observar os resultados desta perturbação. A
experimentação pode ser randômica, focalizada de acordo com o critério geral de interesse, ou fortemente
guiada por restrições teóricas. Como o sistema adquire conhecimento, uma hipótese teórica pode ser dirigida
para confirmar ou contrariar uma teoria, e então o ambiente pode ser explorado aplicando diferentes estratégias
de observação e experimentação. Freqüentemente esta forma de aprendizado envolve a geração de exemplos
para testar hipóteses ou adquirir conceitos parciais.
A classificação das estratégias de aprendizado acima ajudam a comparar vários sistemas de aprendizado em termos de seus
mecanismos, da fonte de informação disponível e em termos da medida de dependência do conhecimento previamente organizado.
 
Classificação de acordo com o tipo de conhecimento adquirido
Um sistema de aprendizado pode adquirir regras de comportamento, descrições de objetos físicos, heurísticas de solução de
problemas, classificação sobre uma amostra do espaço de possibilidades e muitos outros tipos de conhecimento úteis na performance
de uma variedade de tarefas. A lista baixo apresenta tipos de conhecimento adquirido, primeiramente em função do tipo de
representação deste conhecimento:
1. Parâmetros em expressões algébricas ­ aprender neste conceito, consiste de ajustar parâmetros numéricos ou
coeficientes em expressões algébricas de uma forma funcional fixa para obter a performance desejada. Por exemplo,
"perceptrons [ Rosenblatt, 1958\u37e Minsky & Papert, 1969]" ajusta coeficientes para a entrada lógica de elementos
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ponderando o aprendizado de reconhecimento de modelos bidimensionais.
2. Árvores de decisão ­ alguns sistemas adquirem árvores de decisão para discriminação entre classes de objetos. Os
nós em uma árvore de decisão correspondem a selecionados atributos dos objetos, e as arestas correspondem a
determinados valores alternativos para estes atributos. As folhas da árvore correspondem a valores de objetos de
classes idênticas.
3. Gramáticas formais ­ em aprendizados para o reconhecimento de linguagens (usualmente artificiais), gramáticas
formais são induzidas de seqüências de expressões da linguagem. Estas gramáticas são tipicamente representadas
como expressões regulares, autômatos finitos, regras de gramática livres de contexto ou regras de transformação.
4. Regras de produção ­ uma regra de produção é um par condição ­>ação {c=>a}, onde 'c' é uma ou mais condições e
'a' é uma seqüência de ações. Se todas as condições da regra de produção são satisfeitas, então a seqüência de ações é
executada.
Devido a esta simplicidade e facilidade de interpretação, regras de produção são largamente usadas em representação
de conhecimento de sistemas aprendizes. As quatro operações básicas onde regras de produção podem ser adquiridas
e aprimoradas são:
Criação: uma nova regra é construída para um sistema ou adquirida de uma entidade externa\u37e
Generalização: condições são diminuídas ou tornadas menos restritivas, sendo aplicadas em um número maior de
situações\u37e
Especialização: condições adicionais são acrescentadas ao grupo, ou tornadas mais restritivas, sendo aplicadas em
um numero menor de casos (casos específicos).
Composição: duas ou mais regras que são aplicadas em seqüência são compostas em uma única regra, e então
formam um processo "compilado" que elimina qualquer redundância de condição ou ação.
5. Expressões lógicas formais e formalismos relacionados ­ estas representações de plano geral tem sido usadas para
formular descrições de objetos individuais ( entrada do sistema aprendiz) e para formular descrições de conceitos
resultantes ( saída do sistema aprendiz). Estas representações tomam a forma de expressões da lógica formal em que
os componentes são proposições, predicados arbitrários, variáveis de valores finitos, afirmações restringindo séries
de variáveis ( como um número entre 1 e 9), ou encaixam expressões lógicas.
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6. Grafos e redes ­ em muitos domínios, grafos e redes