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Programación inductiva




Enviado por Pablo Turmero



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    Programación Inductiva
    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

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    Introducción: 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 …

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    Introducción: play tennis (ejemplos de prueba)
    Outlook
    Humidity
    Wind
    Yes
    Yes
    Yes
    No
    No
    Sunny
    Rainy
    Overcast
    High
    Normal
    Strong
    Weak

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    Introducción: 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)

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    Introducción: 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

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    Introducción: motivación
    Tabla1: Tabla básica de clientes
    Tabla2: Tabla de clientes para análisis

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    Introducción: 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._,_,_,_,_).

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    Introducción: 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

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    Introducción: motivación
    Representación relacional
    de clientes, pedidos y
    almacenes
    good_customer(C): customer(C,_,f,_,_,_,_,_),
    order(C,_,_,_,credit).

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    Introdución: terminología
    Bases de datos
    nombre de relación p
    atributo de una relación p
    tupla < a1,…,an> – 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

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    Introducción:Programación Lógica Inductiva
    ILP
    =
    Aprendizaje Inductivo de Conceptos (I)
    ?
    Programación Lógica (LP)
    Tareas ILP:
    – Inducción programas lógicos
    ? Síntesis de programas
    Inducción
    Lógica
    Programación

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    Introducción: 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

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