Aprendizado baseado em instâncias (Aprendizagem Preguiçosa)

1. Aprendizado baseado em instâncias(Aprendizagem Preguiçosa) Vizinhos mais Próximos (kNN) Raciocínio Baseado em Casos (CBR)

2. Novo Problema Experiência (exemplos) Experiência (exemplos) Experiência (exemplos) Regras Dedução Engenheiro de conhecimento Dedução Regras S O L U Ç Ã O Indução Indução Experiência: o que o especialista tem de mais valioso • Sistemas Especialistas convencionais • Aprendizagem gulosa: ID3, Version Space, ... • Aprendizagem preguiçosa: kNN, CBR,...

3. Aprendizagem Baseada em Instância • Aprendizagem Gulosa (convencional) • construção explícita da função f que generaliza os exemplos de treinamento. • Estima f de uma vez por todas para todo o espaço de exemplos • métodos: ID3, Version Space, MLP Neural Nets, ... • Aprendizagem Baseada em Instância (IBL) ou aprendizagem preguiçosa: • simplesmente armazena os exemplos de treinamento • deixa a generalização de f só para quando uma nova instância precisa ser classificada • a cada nova instância, uma f nova e local é estimada • métodos: vizinhos mais próximos, regressão localmente ponderada, raciocínio baseado em casos, etc.

4. Objetos (dados) clustering (ap. não-supervisionada) Redes neurais, agrupamento conceitual, estatítica, ... 2 1 3 K em extensão ap. supervisionada Gulosa Preguiçosa Knn, LWR, CBR, ID3, version space, RN-MLP naive bayes, ... (árvore de decisão, conjunto deregras, redes neurais c/ pesos ajustados,...) classe novo 1,2 ou 3 algoritmo K em intenção Identificação outro objeto Identificação classe classificador 1,2 ou 3 Aprendizagem Baseada em Instância

5. Aprendizagem Baseada em Instância • Como? • Armazena as instâncias de treinamento • Calcula a distância entre as instâncias de treinamento e a instância desconhecida • Avalia o valor da função de classificação a partir dos valores das instâncias mais próximas • Diferentes métodos possuem diferentes formas de: • Representar as instâncias de treinamento • Calcular a distância entre instâncias • Avaliar o valor da função de classificação

6. k vizinhos mais próximos

7. k vizinhos mais próximos • Método mais antigo (1967) e difundido • Instâncias são representadas por pontos num espaço n dimensional n • instância x = <a1(x), a2(x), a3(x), ..., an(x)> Onde ar(x) representa o valor do r-ésimo atributo • A distância entre as instâncias pode ser calculada pela distância euclidiana ou outras

8. k vizinhos mais próximos: exemplo • x = < idade(x), altura(x), peso(x)>, onde adimplente pode ser “sim”, “não”] • Exemplo de treinamento = (x,f(x)), onde f(x) é a função de classificação a ser aprendida • joão = (<36, 1.80, 76>, ???) a ser classificado • josé = (<30, 1.78, 72>, sim) • maria = (<25, 1.65, 60>, sim) • anastácia = (<28, 1.60, 68>, não) • Distância • d(joão,josé) = [(36-30)2 + (1.80-1.78)2 + (76-72)2]1/2 = (36+0.0004+16)1/2 = 7,21 • d(joão,maria) = (121+0.0225+256)1/2 = 19,41 As distâncias entre os pontos podem ser eventualmente normalizadas

9. k vizinhos mais próximos • A função de classificação • Caso seja discreta, seu resultado é aquele que aparecer mais vezes entre os k vizinhos mais próximos (V = conjunto de valores possíveis da função) • Caso seja contínua, seu resultado é a média dos resultados dos k vizinhos mais próximos

10. k vizinhos mais próximos: Algoritmo para estimar f //Treinamento Adicione cada instância de treinamento <x,f(x)> na lista instancias_treinamento //Classificação Para cada instância xq a ser classificada Chame de x1,x2,...xk as k instâncias mais próximas de xq na lista instancias_treinamento Caso discreto retorna Caso contínuo retorna

11. k vizinhos mais próximos: exemplo • Caso discreto • Percebe-se que o k é determinante na classificação - k = 1 classifica xq como + k = 5 classifica xq como - - - - + - xq + + - +

12. k vizinhos mais próximos: exemplo • Caso contínuo • exemplo = filme = <ano, bilheteria> • classificação f = recomendação r  Z, r = [1...5] • r(x1) = 4, r(x2) = 3, r(x3) = 5, r(x4) = 2 • para k = 3 e supondo que x1, x2 e x3 são os mais próximos de xq, temos • f(xq) = (4+3+5)/3 = 4

13. k vizinhos mais próximos • Visualização da “superfície de decisão”, para k = 1 • Diagrama de Voronoi => poliedro convexo para cada instância de treinamento. • As instâncias dentro do poliedro são completamente classificados pela instância associada http://www.cs.cornell.edu/Info/People/chew/Delaunay.html

14. k vizinhos mais próximos • Refinamento óbvio (p/ melhorar robustez) • ponderar a contribuição de cada um dos k vizinhos de acordo com sua distância ao ponto de consulta xq • Caso discreto • Caso contínuo onde

15. k vizinhos mais próximos • Problema da dimensionalidade • Para calcular a distância entre os pontos, o método utiliza todos os atributos da instância • Conseqüências: • pode custar caro • atributos irrelevantes podem deturpar a classificação • Soluções • Atribuir pesos j aos atributos de maneira que minimize a taxa de erro de classificação • Usar a técnica de validação cruzada para automaticamente escolher os pesos • Eliminar atributos do espaço de instâncias

16. Regressão Localmente Ponderada (LWR) • Há como generalizar K vizinhos mais próximos • Constrói uma aproximação explicita de uma função f(xq) em uma região próxima de xq levando em conta a distância entre estas e xq • A aproximação é então usada para calcular o valor ponto xq. • A descrição de f’(x) é apagada, pois a função de aproximação será construída para cada instância a ser consultada

17. Regressão localmente ponderada • Função de aproximação mais comum • Escolher i que minimiza a soma dos quadrados dos erros em relação ao conjunto de treinamento D • Mas existem diferentes propostas para minimizar o erro... • Erro quadrático sobre os k-vizinhos mais próximos • Erro quadrático ponderado em D,...

18. Raciocínio Baseado em Casos (CBR) Mais que um método de aprendizagem preguiçosa: é um método de resolução de problemas!!!!!!

19. Nova explicação/solução Nova situação/problema Compreensão de histórias (Sistema IPP) • IRA guerrilas ambushed a military patrol in west Belfast yesterday killing one british soldier and badly wounding another Army quarters • a suspected IRA gunman killed a 50-year old unarmed security guard in east Belfast early today the police said • A gunman shot and killed a part-time policeman at a soccer match Saturday and escaped through the crowd... situação-explicação ou problema solução

20. “Experiência vivida” • Classificação: “Os problemas de ouvido deste paciente são casos típicos de otite média” • Soluções compiladas: “Os sintomas de coração do paciente X podem ser explicados da mesma maneira que aquele paciente Y” • Avaliando medidas: Minha casa é como aquela que foi vendida mais em baixo nesta rua por R$25.000,00 mas ela tem uma vista melhor” • Concepção (design): para projetar este hospital, vou me basear naquele que já fiz com um número de leitos parecido, embora tenha de adaptá-lo pois este é de esquina • Avaliando opções: se nós atacássemos as instalações dos mísseis cubanos/russos, seria como no caso de Pearl Harbor

21. Experiência: o que o especialista tem de mais valioso • Case-based reasoning system • Um método de resolução de problemas onde novos problemas são resolvidos adaptando-se soluções de antigos problemas similares • Raciocínio analógico intra-domínio • aprendizado incremental on-line • Em termos de IBL • Representação mais complexa das instâncias • Cálculo diversificado da distância entre instâncias • Não só classifica, mas adapta!!! É um método de resolução de problemas

22. Raciocínio baseado em casos • Historicamente: • Wittgenstein (conceituação em extensão) • Edel Tulving (memória episódica) • Gentner (analogia), .... • Roger Schank (scripts) • Janet Kolodner (memória dinâmica) • Um caso • é um episódio vivido • contém a descrição de : problema + solução • exemplos: um paciente, um projeto arquitetônico, uma situação, uma causa jurídica, uma melodia, etc.

23. Exemplo • Usos - classificação (casa dos meus sonhos?) - estimação de preços

24. Funcionamento do CBR: ciclo dos 4 RE´s Recuperar novo caso (alvo) novo caso (alvo) Indexar caso recupe-rado (fonte) problema base Reutilizar caso aprendido caso solução solução sugerida Reter caso testado e corrigido solução final Revisar

25. Desenvolvimento de um sistema CBR • Qual a natureza e conteúdo dos casos? • Como representá-los? • Como indexá-los de maneira a poder encontrá-los adequadamente e rapidamente mais tarde? • Qual são os critérios para a escolha do melhor caso e como recuperá-lo? • Como estruturar (organizar) os casos da base? • Como adaptar o caso recuperado?

26. Natureza e conteúdo dos casos • Pergunta chave • O que é um caso no domínio abordado? • Conteúdo • Mínima: descrição do problema e da solução • Extensões: avaliação da solução (falhas, sucesso, etc.) , contexto (justificação, links com outros casos, etc.), • Outros • Tamanho e composição (casos compostos) • Quantidade de casos • distribuir bem no espaço de problema n-dimensional (n atributos)

27. Representação dos casos • Várias linguagens • de vetores de características • Atributo-valor (frames, redes semânticas, objetos, ...) • lógica de primeira ordem • Depende da natureza do que se quer representar • Velho problema da expressividade x eficiência • ex. • situaçãoDeMediação(c1, disputa)  protagonistas (c1, criança11, criança20, criança32)  objetoDisputado (c1, chocolate)  ... • ex. • objeto: disputa; • atributos: protagonistas, objetoDisputado

28. Indexação • Objetivo: dar ao sistema conhecimento sobre como estocar e comparar (match) casos • Vocabulário de indexação • índice = atributo, característica, predicado, ... • Pode ser feita manual ou automaticamente • Checklist, difference-based, inductive learning, ... • Conselhos • levar em conta a utilização que se quer fazer (propósito) • ex. para um mecânico e para um cliente de locadora, a descrição de um automóvel é bem diferente

29. preço ano modelo marca opcionais kilometragem motor cor .... Indexação (cont.) • Interpretação de situação • os índices realmente relevantes para um problema/situação em particular • ex. em uma disputa entre crianças a profissão não conta, enquanto na disputa entre adultos, ela conta

30. Critério para escolha dos casos • A recuperação é baseada na similaridade entre caso alvo e casos fontes • Dois tipos de cálculo de similaridade: explícito ou indireto • Medida explícita (mais usado!) • independente da estratégia de recuperação ou da organização da memória • k vizinhos mais próximos (knn) • Medida indireta • dependente da estratégia de recuperação e/ou da organização da memória • memória dinâmica (hierárquica)

31. wi - peso da característica i axi e ayi - valores da característica f nos casos C e S simi - função primitiva para a característica i k vizinhos mais próximos (k = 1) • Observações • similaridade global [0-1], sem ordem de testes • mais fácil introduzir conhecimento do domínio: pesos • os pesos podem ser definidos manualmente ou por métodos automáticos

32. Exemplo Carro 2 Carro 1 Carro 3 ano = 1996 modelo = Golf marca = VW cor = azul Preço = 1500 ano = 1997 modelo = Gol marca = VW cor = vermelho Preço = 1000 ano = 1995 modelo = Tempra marca = Fiat cor = azul Preço = 1300 • Pesos • ano = 2, modelo = 3, marca = 2, cor = 1, preco =1 • Funções primitivas • ano: (diferença  2) => 1; (2 < dif  4) => 0,5; (dif > 4) => 0 • modelo: igual => 1; diferente => 0 • marca: igual => 1; diferente => 0 • cor: igual => 1; parecida => 0,5; diferente => 0 • preço: (dif  250) => 1; (250 < dif < 1000) => 0,5); (dif > 1000) => 0

33. Organização da memória • Memória plana • Implementação: lista simples (1 nível de indexação) • Métodos de recuperação • Busca serial (custa caro) • Busca paralela • Medida de similaridade • explícita (knn) • Memória hierárquica • Implementação: • características compartilhadas • redes de discriminação • Métodos de recuperação & Medida de similaridade • implícita (basta percorrer!)

34. situaçãoDeMediação = disputa Protagonistas: países tipoDeObjetoDisputado: terras Protagonistas: crianças tipoDeObjetoDisputado: comida Tipo: disputa física (Korea) Tipo: disputa política (Panama) objDisputado: laranja relaçãoFamiliar: irmãs idades: adolescentes objDisputado: Candy (Candy) Desejo: objeto inteiro (Laranja1) Desejo: diferentes partes do objeto (Laranja2) Características compartilhadas

35. Organização da memória • Trade-offs: • eficiência x completude • eficiência na inserção x eficiência na consulta • ordem fixa dos testes pode levar a a recuperação do caso que não é o mais similar • “plausibilidade” x facilidade de introduzir conhecimento • Organizações alternativas de memória • template trees, z-trees, ...

36. Similaridade e recuperação • O casamento é parcial !!!! =>Mais robustez • Etapas da recuperação • Matching: encontrar os N casos mais similares ao caso alvo • Ranking: Escolher o melhor caso MC em relação o alvo • Questão: a similaridade basta? • nas tarefas de design (projeto), não basta! • É preciso: adaptation-based retrieval

37. Reutilização • Objetivo: compensar as diferenças entre o problema-alvo e problema-fonte escolhido • Adaptação: 3 tipos • Cópia: usada normalmente em classificação • Adap. Estrutural: a partir da própria solução recuperada • Adap. Derivacional: a partir da maneira com que a solução recuperada foi gerada • Para as duas últimas as operações são: • ajuste de parâmetros, abstração e especialização, substituição,... • Problema: • depende do domínio,coordenação do conjunto de operadores de transformação

38. Reutilização • Exemplo • JULIA precisa criar uma refeição italiana (e que não contenha carne) composta de entrada, massas, refeição principal e sobremesa; • Baseando-se em casos anteriores, JULIA escolhe lasanha como prato principal. Porém: • a refeição original inclui um prato de massas. Para simplificar, JULIA elimina o prato de massas; • lasanha inclui carne. Devido à restrição do problema, uma lasanha vegetariana é proposta;

39. Exemplo de reutilização: reinstanciação • Método • Determine os papéis dos envolvidos no caso retido; • Faça a correspondência dos papéis no problema proposto; • Reinstancie os atributos e relações do caso retido de acordo com as respectivas correspondências; • Ex.: MEDIATOR • resolução de conflitos: como dividir uma laranja entre duas crianças interessadas? • caso anterior: método utilizado por pescadores; • reinstanciação: identificação dos papéis de cada entidade envolvida (pescador  criança, peixe  laranja, objetivo  divisão)

40. Outros Métodos • Ajuste de parâmetros • ex.: cálculo de novo valor de um imóvel; • Substituição baseado em casos • encontrar outro caso que sugira uma alternativa; • por que não utilizar logo este caso?

41. Revisão e retenção • Revisão 1) Avaliar a solução (automaticamente ou não) 2) Consertar o caso • Retenção 1) Extração da informação a reter 2) indexação 3) inserção do caso na base

42. Aplicações: estado da arte • Todas as classes de problemas dos SEs baseados em regras • diagnóstico, planejamento, scheduling, interpretação, cozinha, design, seleção, ensino,.... • Existem ferramentas (shells) • ReMind, CAsePOint,CASUEL, ART*, ReCall, CBR-Express,... • Exemplos • Machine Tool Fault Diagnosis • Computer Network Diagnosis • Credit Analysis • Geological Deposit Prediction • Battle Planning

43. Mais aplicações... • Bank Telex Classification • Natural Language Understanding • Network Management • Legal Reasoning • Claims Settlement • Medical Diagnosis • Weather Prediction • Fraud Detection • Industrial Planning and Scheduling • Residential Domain • Aircraft Maintenance Domain • Helpdesk Systems for PC Network Diagnostics

44. Algumas aplicações na WEB • FindMe agents • sugere filmes e carros em locadoras • raciocino através de exemplos • busca não hierárquica • Correspondent agents • usa técnicas de recuperação de casos para encontrar textos: FAQ-finder • Analog Devices • help desk: o sistema responde às dúvidas mais simples, restringindo a necessidade em contatar seus engenheiros

45. Problemas • Aquisição & descrição dos casos • nem sempre é trivial além de demandar conhecimento do domínio! • O controle da medida de similaridade é fraco pois o matching é parcial • o acúmulo de semelhanças “irrelevantes” faz com que certos casos sejam escolhidos em detrimento dos outros • como ter certeza que as propriedades A e B serão determinantes na recuperação de um caso que contém 20 atributos? • A explicação • pode ser prejudicada quando a recuperação é baseada em uma medida de similaridade numérica

46. Balanço e conclusões • Apesar das limitações, é bem mais fácil e rápido desenvolver e manter um sistema CBR. E ele é mais robusto! • CLAVIER na Lockheed (fornos) - de 60% para 10%, taxa de erro • General dynamics (barcos) - 5 homens-ano x 2 homens-ano. • CANASTA da DEC: 8 vezes mais rápido

47. Quando usar CBR? • Existe uma grande volume de dados históricos • Os especialistas falam sobre seus domínio dando exemplos • A experiência vale tanto quanto o conhecimento dos livros texto • Os problemas não são completamente formalizáveis • fraca compreensão do problema, dificuldade de verbalização • Existem conhecimento para adaptação de casos • adequado para tarefas de projeto (design) • Existem muitas exceções às regras • É preciso aprender “on-line”

48. Guloso Generaliza função de classificação Aproximação global Treinamento lento Classificação rápida Preguiçoso Não generaliza a função de classificação Aproximação local Treinamento rápido Classificação lenta KNN - considera todos os atributos Balanço entre aprendizado guloso e preguiçoso

49. Referências básicas • Aamodt, A; Plaza, E. (1994). “Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variantions, and System Approaches”. Em AI Communications, Vol. 7, nr. 1; • Kolodner, J. (1993) Case Based Reasoning. Morgan Kaufmann. • Web • AI-CBR Home Page: http://www.ai-cbr.org/theindex.html • CBR archive: http://www.ai-cbr.org/cases.html • CBR in the Web: http://wwwagr.informatik.uni-kl.de/~lsa/CBR/CBR-Homepage.html • CBR Bibliography: http://www.surveying.salford.ac.uk/AI-CBR/biblio/search.html