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Representación del Conocimiento

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Representación del Conocimiento

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  1. Representación del Conocimiento ¿Cómo representar para aprender? Inteligencia Artificial Luis Villaseñor Pineda

  2. Aprender • Si vamos al diccionario tenemos esto: • tr. Adquirir el conocimiento de alguna cosa:está aprendiendo inglés. • Fijar algo en la memoria:aprender una poesía.

  3. Definición operacional • En nuestro caso la orientaremos a algo observable: • Un sistema aprende cuando es capaz de cambiar su comportamiento de tal forma que su desempeño futuro sea mejor • Consideramos esta definición objetiva, • Pues se puede probar el aprendizaje observando el comportamiento pasado contra el comportamiento actual

  4. Elementos del aprendizaje • El resultado del aprendizaje es una función objetivo • Si el aprendizaje es exitoso la función aproximada será capaz de generar una salida correcta • ¿Cómo representamos la función objetivo? • ¿Qué se transformó durante el aprendizaje? • ¿Cómo sabemos que el aprendizaje está completo? • ¿Cómo sabemos que el aprendizaje es correcto?

  5. Aprendiendo a partir de ejemplos • Aprendizaje por ejemplos es un caso de inferencia inductiva • Cada ejemplo es un par (x, f(x)), donde f(x)es la salida de la función objetivo a aprender. • El proceso de aprendizaje generará diferentes aproximaciones de la función objetivo f • Cada aproximación es llamada una hipótesis

  6. Ejemplo • Deseamos aprender cuando un jinete es un jockey • Tenemos una base de datos describiendo jinetes • Nombre, edad, peso, altura, años compitiendo • La función objetivo es una función binaria que tiene por salida 1 cuando se trata de un jockey y 0 en caso contrario

  7. Algunos problemitas • El aprendizaje no es tan blanco y negro como en nuestro ejemplo • El proceso de inducción rara vez puede ser calificado tan claramente. • Siempre existe un cierto grado de incertidumbre • Una forma de incluir el grado de certeza es midiendo la probabilidad de que un jinete x sea un jockey dado su peso p(jockey|peso) • La función de distribución de probabilidad es usada en lugar de nuestra función anterior.

  8. Parámetros de la función objetivo • Un sólo parámetro: • el umbral T • Para nuestra distribución usamos dos parámetros (si sólo usamos el peso del jinete) • La media • La desviación estándar

  9. Terminología: Concepto • El resultado de un proceso de aprendizaje es la descripción de un concepto (a través de una función objetivo) • Para describir dicho concepto necesitamos un lenguaje de representación

  10. Terminología: Instancia • Una instancia es la pieza de información mínima a partir de la cual el clasificador inducirá un modelo • ¿Cuántas instancias son necesarias para inducir nuestro modelo? • ¿Cómo asegurar si las instancias son pertinentes para nuestro proceso inductivo? • ¿Cómo representamos nuestras instancias? • ¿Qué tipo de representación escogerían para clasificar? • Los libros en un biblioteca • Los equipos de fútbol en buenos y malos • Las acciones en bolsa con mejores oportunidades

  11. Terminología: Atributos • Cada instancia se caracteriza por los valores de un conjunto predeterminado de atributos. • Un atributo es un rasgo cuantificable con el cual describimos la instancia. (el peso del jockey, su altura, su edad, etc.) • También los existen nominales o categóricos (el color del pelo)

  12. Dimensionalidad • Nuestro ejemplo de un sólo atributo es unidimensional, sin embargo, es común enfrentar problemas de alta dimensionalidad • Escoger los “mejores” atributos se vuelve una tarea por si sola • Añadir demasiados atributos puede afectar nuestra tasa de clasificación • Incluso no es posible asegurar si se aprende lo que en realidad busacamos • Pocos ejemplos VS muchos atributos

  13. Representado nuestras instancias • Podemos usar un vector n-dimensional donde tendremos los valores de los n atributos caracterizando nuestro ejemplo. • Si nosotros conocemos la clase a la que pertenecen nuestros ejemplos tendremos un conjunto de instancias de la forma • Donde xi es el vector de características de la instancia i y yi es el indicador de la clase a la que pertenece la instancia i

  14. Nota al respecto • Cuando conocemos las clases de nuestras instancias se conoce como aprendizaje supervisado • Cuando no conocemos las clases se conoce como aprendizaje no-supervisado

  15. Ejercicio • Deseamos aprender a distinguir entre mesas y sillas • ¿Qué atributos usarían para representar/describir sus instancias? • ¿De qué dimensión es su espacio de características? • Presente al menos dos ejemplos de cada clase • ¿Cómo representarían la función objetivo?

  16. Representando la función objetivo • Existen muchos tipos de algoritmos de aprendizaje, estos se pueden agrupar por: • Si son supervisados o no-supervisados • el tipo de tarea de aprendizaje • el dominio de aplicación • la representación de la función objetivo

  17. Algunos ejemplos • Cuando representamos las hipótesis por una conjunción de literales (cálculo de predicados) escamas(pez)  piernas(pez,0)  pone_huevos(pez)  habitat(pez, agua)

  18. Algunos ejemplos • Cuando representamos las hipótesis por árboles de decisión

  19. Algunos ejemplos • Cuando representamos las hipótesis por una función de decisión

  20. ¿Cuál escoger? • Depende de muchos factores: • Tipo de atributos (continuos o discretos) • Eficiencia • Conocimiento del dominio • Entendimiento de los algoritmos de aprendizaje • ¡ Visibilidad de lo que hemos aprendido !

  21. Tareas incluyendo aprendizaje • Existen diversas tareas que consideradas dentro del aprendizaje computacional: • Algunas de ellas: • Clasificación: La meta es inducir un modelo para poder predecir la pertenencia a una clase de un objeto dado. • Los datos son objetos caracterizados a través de atributos que permiten la identificación de los objetos a una clase. • Agrupamiento: Separación de los objetos en sub-grupos o clases relevantes. Las clases pueden ser exhaustivas y mutuamente exclusivas o jerárquicas y con traslapes.

  22. Tareas con aprendizaje • Análisis de dependencias: El valor de un elemento puede usarse para predecir el valor de otro. • Detección de desviaciones, casos extremos o anomalías: Detectar los cambios más significativos en los datos con respecto a valores pasados o normales. • Aprendizaje por refuerzo: consiste en aprender a decidir a partir de la experiencia. • Optimización y búsqueda: El aprendizaje puede ser visto como una búsqueda en un espacio de hipótesis. La meta de la búsqueda es encontrar la hipótesis que mejor representa la función objetivo. Existen una gran cantidad de algoritmos de búsqueda. Aquí podemos incluir a los algoritmos genéticos, recocido simulado, ant-colony, técnicas de búsqueda local, etc.