Aprendizaje inductivo de conceptos
Inducción
Razonamiento desde propiedades de individuos a propiedades de conjuntos de individuos
Concepto
U- cjto universal de objetos
El concepto C es un subconjunto de objetos de U
Aprendizaje Inductivo de conceptos (reconocimiento de objetos en C)
Dadas instancias de C
Encontrar un procedimiento que nos diga cuando x ? C, para cada x ? U
Aprendiendo descripciones de atributos
Tarea de aprendizaje
Dado un cjto de ejemplos de prueba (training examples) -tuplas de valores de atributos etiquetados con un nombre de clase–
A1 A2 A3 Clase
ejemplo 1 v1,1 v1,2 v1,3 C1
ejemplo 2 v2,1 v2,2 v2,3 C2
…
Encontrar un cjto de reglas (una hipótesis) como una función de valores de atributo que es consistente y completo w.r.t. el conjunto de ejemplos de prueba
Clase = Cn if (Ai = vi,k) and (Aj = vj,l) and …
Play tennis (ejemplos de prueba)
Outlook
Humidity
Wind
Yes
Yes
Yes
No
No
Sunny
Rainy
Overcast
High
Normal
Strong
Weak
ILP
Motivación para ILP (visión ML)
Usar un formalismo de representación más expresivo que la lógica proposicional
Usar conocimiento de base en el aprendizaje (fundamental en AI)
Motivación
Motivación para ILP (visión KDD)
Datos almacenados en bases de datos relacionales
Relaciones simples ? aprendizaje proposicional
ejemplo: tupla de valores de un nº fijo de atributos (uno es la clase)
cjto de ejemplos: tabla
Relaciones múltiples ? ILP
ejemplo: cjto de hechos lógicos
cjto de ejemplos: cjto. de tablas
Complejidad de los problemas
Datos temporales (medicina, análisis tráfico, manejo de redes): representando secuencias de tiempo
Datos estructurados (bioquímica, ingeniería de protenias, diseño de drogas): representando moléculas químicas y sus propiedades
Motivación
Tabla1: Tabla básica de clientes
Tabla2: Tabla de clientes para análisis
Motivación
Tabla de clientes representada como hechos Prolog
La forma de los hechos Prolog:
customer(Id,Zip,Sex,SoSt,In,Age,Club,Re)
Representación de los hechos básicos de la Tabla 2:
customer(3478,34667,m,si,60-70,32,me,nr).
customer(3479,43666,f,ma,80-90,45,nm,re).
¿Cómo expresamos una propiedad?
customer(_,_,f._,_,_,_,_).
Motivación
Tabla 3: Tabla de clientes con información sobre pedidos y almacenes
Tabla 4: Tabla de clientes con información varios pedidos
Tabla 5: Tabla de clientes con resumen de atributos
Motivación
Representación relacional
de clientes, pedidos y
almacenes
good_customer(C): customer(C,_,f,_,_,_,_,_),
order(C,_,_,_,credit).
Terminología
Bases de datos
nombre de relación p
atributo de una relación p
tupla – una fila en la tabla relacional
relación p – una tabla relacional (un cjto de tuplas)
hipótesis: una regla o un árbol de decisión
Programación Lógica
símbolo de predicado p
argumento de un predicao p
hecho básico p(a1,…,an)
definición de un predicado p – un cjto de hechos básicos
hipótesis: un cjto de cláusulas
Programación Lógica Inductiva
ILP
=
Aprendizaje Inductivo de Conceptos (I)
?
Programación Lógica (LP)
Tareas ILP:
– Inducción programas lógicos
? Síntesis de programas
Inducción
Lógica
Programación
Programación Lógica Inductiva
ILP
=
Aprendizaje Inductivo de Conceptos (I)
?
Programación Lógica (LP)
Tareas ILP:
– Inducción programas lógicos
? Síntesis de programas
– Generalización de observaciones
específicas en leyes generales
? Data Minig (DM)
Knowledge discovery (KDD)
Inducción
Lógica
Programación
DM, KDD
Programación Lógica Inductiva
ILP
=
Aprendizaje Inductivo de Conceptos (I)
?
Programación Lógica (LP)
Características:
los ejemplos y la teoría de base son cláusulas.
La teoría aprendida es un cjto de cláusulas.
Ventajas ILP:
la lógica de primer orden es un campo
matemático ampliamente desarrollado.
proporciona una representación uniforme
y expresiva.
Inducción
Lógica
Programación
Aprendizaje inductivo de conceptos
Inducción predictiva
+
+
+
+
+
–
–
–
–
–
–
–
H
Aprendizaje inductivo de conceptos
Inducción predictiva
+
+
+
+
+
–
–
–
?
?
?
?
–
H
Aprendizaje inductivo de conceptos
Inducción predictiva
aprender la definición de
un concepto
+
+
+
+
+
–
–
–
–
–
–
–
H
Inducción descriptiva
aprender las relaciones entre
conceptos
+
+
+
+
+
+
H
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