Raisonnement Partir de Cas
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bellini
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Alain Mille. 2. Introduction. Objectif du cours : fournir les d
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1. Raisonnement ? Partir de Cas Introduction

2. Alain Mille 2 Introduction Objectif du cours : fournir les d?finitions, les principes, les m?thodes, les techniques et des exemples pour la mise en ?uvre d?applications du R?PC.

3. Alain Mille 3 Plan g?n?ral du cours Racines historiques Principes de base du R?PC. ?tude des diff?rentes phases du cycle R?PC (?laboration, Rem?moration, Adaptation, R?vision, M?morisation). Exemples d?applications et d?outils.

4. Alain Mille 4 Racines, Principes Minsky, un mod?le de m?moire. Schanck, auteur de l?expression ??Case-Based Reasoning??. Principes directeurs du Raisonnement ? Partir de Cas

5. Alain Mille 5 Minsky, le mod?le de m?moire : principe

6. Alain Mille 6 Minsky, le mod?le de m?moire : les cadres Une partie de l??information concerne son usage, une autre partie concerne ce qui peut arriver ensuite, et une autre partie concerne ce qu?il convient de faire en cas d??chec (quand ce qui devait arriver n?arrive pas...).

7. Alain Mille 7 Minsky, le mod?le de m?moire : illustration

8. Alain Mille 8 Minsky, le mod?le de m?moire : processus Les cadres sont des situations ??id?ales??regroup?es en hi?rarchie et sont reli?s par les diff?rences qui les s?parent. Processus : s?lectionner un cadre, tenter d?appliquer le cadre (faire le bilan des buts non atteints), appliquer une technique d?adaptation-correction, synth?tiser l?exp?rience pour l?ajouter ? la biblioth?que de techniques de correction.

9. Alain Mille 9 Schank et le mod?le de m?moire dynamique ??Comprendre c?est expliquer??. Probl?matique de la compr?hension des textes en langage naturel. Utilisation de scripts pour expliquer des situations. Utiliser l?exp?rience concr?te dans la construction des scripts.

10. Alain Mille 10 Des scripts ? la m?moire dynamique

11. Alain Mille 11 Processus de raisonnement Dans une m?moire d??exp?riences, organis?e en hi?rarchie de g?n?ralisation, on recherche ce qui est le plus pr?s du probl?me courant, on r?utilise le script trouv? en le sp?cialisant dans le contexte courant, on r?organise la m?moire pour y int?grer le nouvel ?pisode.

12. Alain Mille 12 Principes du R?PC Le carr? d??analogie Le cycle du R?PC L?analogie et le cycle revisit?s...

13. Alain Mille 13 Le carr? d?analogie

14. Alain Mille 14 Qu?est-ce qu?un cas ? Un cas est la description d'un ?pisode de r?solution de probl?me. Il peut donc prendre des formes tr?s diverses selon la nature de la t?che : diagnostic, planification, aide ? la d?cision, conception, etc.

15. Alain Mille 15 Descripteurs de cas Un cas est donc l'association d'un probl?me et de la solution de ce probl?me : cas=(pb,Sol(pb)). Un cas source est un cas dont on va s'inspirer pour r?soudre un nouveau cas que l'on appelera un cas cible. Un cas source s'?crit : cas-source=(source,Sol(source)) et un cas cible s'?crit donc cas-cible=(cible,Sol(cible)). Un cas, son probl?me et sa solution sont donc d?crits par un ensemble de descripteurs. Un descripteur d est d?fini par une paire d=(a,v) o? ?a? est un attribut et ?v? la valeur qui lui est associ?e dans ce cas.

16. Alain Mille 16 Descripteurs source={ds1..dsn} o? dsi est un descripteur du probl?me source. Sol(source)={Ds1..Dsm} o? Dsi est un descripteur de la solution source. cible={dc1..dcn} o? dci est un descripteur du probl?me cible. Sol(cible)={Dc1..Dcn} o? Dci est un descripteur du probl?me cible.

17. Alain Mille 17 Extrait d?une base de cas

18. Alain Mille 18 R?partition des cas dans une base

19. Alain Mille 19 Diff?rentes classes de solution

20. Alain Mille 20 Diff?rentes classes de solution

21. Alain Mille 21 Choix du cas source

22. Alain Mille 22 Algorithme KPPV K Plus Proches Voisins (1)

23. Alain Mille 23 Le cycle du R?PC

24. Alain Mille 24 Analogie et cycle revisit?s

25. Alain Mille 25 Le cycle du R?PC

26. Alain Mille 26 ?laborer Rappel : on cherche une solution(!) similaire ? partir de l??nonc? d??un probl?me... Compl?ter et/ou filtrer la description du probl?me en se fondant sur les connaissances disponibles sur l?adaptabilit? Commencer ? r?soudre le probl?me ? orienter la recherche d??une solution adaptable

27. Alain Mille 27 Illustration simple sur un cas de vente d?automobiles d?occasion La base de cas est constitu?e d??pisodes de vente Le probl?me est d?crit par les descripteurs du v?hicule La solution est le prix de vente r?ellement n?goci?

28. Alain Mille 28 Descripteurs de cas

29. Alain Mille 29 ?laboration / Ontologie du domaine

30. Alain Mille 30 Elaboration / R?gle

31. Alain Mille 31 ?laborer : r?sum?

32. Alain Mille 32 Exemple : ?laborer dans ACCELERE ? Synth?se : trouver une structure permettant de satisfaire des sp?cifications ? Analyse : trouver le comportement r?sultant d?une structure particuli?re ? ?valuation : v?rifier que le comportement est conforme ? ce qui est attendu

33. Alain Mille 33 Le processus de production de caoutchouc

34. Alain Mille 34 Concevoir un nouveau produit

35. Alain Mille 35 Aide ? l??laboration..

36. Alain Mille 36 ?laboration d?indices

37. Alain Mille 37 Exploitation pour la recherche..

38. Alain Mille 38 Retrouver

39. Alain Mille 39 Mesure de similarit? Se rappeler qu?elle doit ?tre repr?sentative de l?adaptabilit? ! Litt?rature tr?s abondante sur le sujet : la base (Tversky) Sim(a,b)= f(AnB)/f(AUB) A = {caract?ristiques de a} B = {caract?ristiques de b} Biblio : B. Bouchon-Meunier, M. Rifqi and S. Bothorel, Towards general measures of comparison of objects. Fuzzy Sets and Systems, vol. 84, n.2, p. 143-153, 1996.

40. Alain Mille 40 La r?alit? La formule g?n?rale est le plus souvent quelque chose comme :

41. Alain Mille 41 Retrouver : exemple

42. Alain Mille 42 Mesures de similarit?s

43. Alain Mille 43 Adapter : la probl?matique il s?agit de r?utiliser la solution d?un cas proche, en supposant qu?il est possible d?adapter ce cas, et plus facile de l?adapter que d?essayer de le r?soudre directement..

44. Alain Mille 44 Adapter : formalisation

45. Alain Mille 45 Adapter : formalisation

46. Alain Mille 46 Adaptation : formalisation

47. Alain Mille 47 Exemple : Connaissance / Similarit?

48. Alain Mille 48 Exemple: connaissance/adaptation

49. Alain Mille 49 Adaptation g?n?rative trace de raisonnement = plan de r?solution + justifications (+ alternatives + tentatives ayant ?chou?...) moteur de r?solution complet = syst?me de r?solution de contraintes, planificateur, recherche dans un espace d??tats, etc.

50. Alain Mille 50 R?solution de contraintes Cadre [HFI96] Notion de r?duction de ??dimensionnalit•p fond?e sur l??interchangeabilit? et la r?solution de contraintes. Repr?sentation explicite des degr?s de libert? pour l?adaptation : 1) les contraintes li?es aux anciens ?l?ments de contexte ayant chang? sont rel?ch?es, 2) on ajoute les contraintes li?es aux nouveaux ?l?ments de contexte. 3) on r?sout le jeu r?duit de contraintes.

51. Alain Mille 51 Planificateur On cherche un plan qui satisfasse aux mieux les buts ? atteindre ? partir de l??tat initial (?tat final proche). Ce plan est g?n?ralis? (le moins possible) pour donner un ?tat interm?diaire susceptible de conduire ? l??tat final recherch?. A partir de cet ?tat interm?diaire, on tente de terminer la planification. En cas d??chec, on remonte dans l?arbre des ?tats pour g?n?raliser un peu plus le plan...

52. Alain Mille 52 Autres approches de l?adaptation Par recherche en m?moire et application de cas d?adaptation : acquisition progressive de comp?tences d?adaptation. Par cycles it?ratifs de raisonnement ? partir de cas : d?composition hi?rarchique de l?adaptation Par l??tude des similarit?s de r?le des ?l?ments dans le cas. Selon un chemin de similarit?

53. Alain Mille 53 ?valuer/R?viser L??objectif est de faire le bilan d??un cas avant sa m?morisation / apprentissage : V?rification par introspection dans la base de cas. Utilisation d?un syst?me de v?rification (contr?le de coh?rence globale, simulateur, etc.). Retour du ??monde r?el??. ?int?gration des r?visions dans le cas

54. Alain Mille 54 R?vision : l?exemple de CHEF* CHEF est un syst?me de planification. Explication d?un ?chec par instanciation d?un arbre causal. R?paration par des connaissances g?n?rales. ?checs et succ?s guident l?insertion dans la m?moire (m?moire dynamique).

55. Alain Mille 55 M?moriser : vers l?apprentissage Ajouter le cas dans la base (selon la qualit? des cas par exemple). Organiser le cas dans la base : l?ins?rer dans un r?seau d??explications. Indexer le cas dans la base. Synth?tiser des connaissances nouvelles.

56. Alain Mille 56 Maintenir une base de cas Qualit? des cas-1

57. Alain Mille 57 Maintenir une base de cas Qualit? de cas-2

58. Alain Mille 58 Maintenir une base de cas Mod?liser la comp?tence-1 (Smyth)

59. Alain Mille 59 Maintenir une base de cas Mod?liser la comp?tence-2

60. Alain Mille 60 Organisation des cas

61. Alain Mille 61 R?seaux de discrimination

62. Alain Mille 62 Apprendre des connaissances-1

63. Alain Mille 63 Apprendre des connaissances-2

64. Alain Mille 64 Maintenance de la base de cas (Leake98)

65. Alain Mille 65 Approches connexes au R?PC Exemples, Instances & Cas

66. Alain Mille 66 Int?gration avec d?autres approches

67. Alain Mille 67 Exemples d?outils et application L?outil Orenge (http://www.empolis.com/) Kaidara (http://www.kaidara.com/) CaseBank (http://www.casebank.com/) L?environnement JColibri L?outil Remind L?outil CBR-tools Application Prolabo Application Interep Application Radix

68. Alain Mille 68 Outil CBR*Tools Action AID, INRIA Sophia-Antipolis M. Jaczynski & B. Trousse Constat : Manque d?ouverture des outils existants (modification, ajout de composants difficile ou impossible) Nouveau type d?outil en R?PC : Plate-Forme a objets (en Java) Architecture - Points d?ouverture Mod?les a objets - Explication en termes de patrons de conception Contact: trousse@sophia.inria.fr

69. Alain Mille 69 Utilisation de CBR*Tools 1/ manipulation des classes java via ?diteur 2/ atelier de manipulation directe des mod?les UML

70. Alain Mille 70 PROLABO / Programmation de min?ralisateur micro-ondes Un programme de min?ralisation est une sorte de recette (plan) Plusieurs cas sources et/ou un cas prototype sont utilis?s pour cr?er un cas source ? r?utiliser L??adaptation est guid?e par les diff?rences structurelles relev?es avec le cas cible Trois niveaux d?adaptation : Le niveau plan. Le niveau ?tape. Le niveau valeur.

71. Alain Mille 71

72. Alain Mille 72

73. Alain Mille 73

74. Alain Mille 74 RADIX Mod?lisation de l?utilisation d?un explorateur et des t?ches de navigation et de recherche d??information Application ? la recherche d?information en internet et intranet, en r?utilisant l?exp?rience personnelle Partenaire industriel : Data Storage Systems by Chemdata

75. Alain Mille 75 Radix : les mod?les Mod?le d??utilisation : tout ?v?nement ??faisant sens?? dans le cadre de l??application (explorateur) (lien distant, lien local, retour, avance, signet, etc.) Mod?le t?che : une interpr?tation des actions : Session unitaire (SU) : du d?but ? la fin d??un ?pisode de recherche d??information Tentative unitaire (TU) : une recherche coh?rente autour d??un sous-but particulier Recherche Unitaire (RU) : un triplet ?tat-transition-?tat passant d??une ??page?? ? une autre ??page?? de la recherche. Vocabulaire utile (VU) : les termes ??gagnants?? pour d?crire une page ??utile?? (port?e RU, TU ou SU)

76. Alain Mille 76 Illustration des mod?les de Radix La session unitaire

77. Alain Mille 77 Illustration des mod?les de Radix TU et RU

78. Alain Mille 78 Radix : connecter le mod?le d?utilisation et le mod?le de t?che

79. Alain Mille 79 ACCELERE

80. Alain Mille 80

81. Alain Mille 81

82. Alain Mille 82

83. JColibri ? Historique D?velopp? par le groupe GAIA (Group for Artificial Intelligence Applications, Univ. Complutense, Madrid) Origines : Colibri [B?len Diaz-Agudo, 2002] CBROnto LOOM (Logiques de description) + LISP JColibri JAVA Philosophie opensource V1.0 beta

84. JColibri ? Pr?sentation Framework de Prototypage rapide d'applications de R?PC Approche t?ches-m?thodes. Deux types de m?thodes : D?composition R?solution Connecteurs : Fichiers texte Bases de donn?es RACER ... G?n?ration d'applications autonomes

85. JColibri ? El?ments cl?s Possibilit?s de configurer : Structure du cas Connecteurs T?ches/M?thodes Types de donn?es personnalis?s Mesures de similarit? Pas de base de connaissance !

86. JColibri ? Possibilit?s d'extension D?veloppement de t?ches/m?thodes personnalis?es Description en XML (automatis? par JColibri) Implantation en Java D?veloppement de mesures de similarit? Utilisation des composants suppl?mentaires fournis avec JColibri ou par d'autres membres de la communaut? : CRN Racer Composants personnalis?s

89. Alain Mille 89 Aspects de la similarit?

90. Alain Mille 90 Repr?sentation objet et Similarit?s

91. Alain Mille 91 Calcul de similarit?s-1

92. Alain Mille 92 Calcul de similarit?s-2

93. Alain Mille 93 Calcul de similarit?s-3


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