Анализ формирование знаний на основе машинного обучения

Базы данных
Visual FoxPro Конструктор форм Создание отчета Справочная система Управление проектом Библиотеки классов Публикация данных на Web-сервере Java
Интегрирование рациональных функций
Математическая логика
Сетевые сервисы
Сети
	Место и роль локальных сетей Системы передачи информации Первообразная и производная Топология локальных сетей Топология «шина» Топология «звезда» Топология «кольцо» Другие топологии Многозначность понятия топологии Выполнение графических работ Графические редакторы Коаксиальные кабели Оптоволоконные кабели Бескабельные каналы связи Согласование Кодирование информации Назначение пакетов и их структура Адресация пакетов Методы управления обменом Управление обменом в «звезда» Управление обменом в «шина» Управление обменом в кольцо Эталонная модель OSI Аппаратура локальных сетей Стандартные сетевые протоколы Стандартные сетевые средства Сетевые средства Novell Сетевые средства Microsoft и IBM Сетевые средства других фирм Сети Ethernet и Fast Ethernet Сеть Token-Ring Сеть Arcnet Сеть FDDI Ceть lOOVG-AnyLAN Сверхвысокоскоростные сети Классические алгоритмы шифрования Стандартные методы шифрования Средства защиты информации Метод управления обменом CSMA/CD Алгоритм доступа к сети Оценка производительности сети Использование помехоустойчивых кодов Способы снижения числа ошибок Характеристики помехоустойчивых кодов Циклические коды (CRC) Аппаратура 10BASE5 Аппаратура 1 OB ASE2 Аппаратура 10BASE-T Аппаратура 1OBASE-FL Аппаратура 100ВASE-TX Аппаратура 100ВASE-T4 Аппаратура 100ВASE-FX Автоматическое определение типа сети Адаптеры Ethernet и Fast Ethernet Характеристики адаптеров Адаптеры с внешними трансиверами Репитеры и концентраторы Ethernet и Fast Ethernet Функции репитеров и репитерных концентраторов Концентраторы класса I и класса II Коммутирующие концентраторы Коммутаторы Cut-Through Коммутаторы Store-and-Forward Мосты и маршрутизаторы Функции мостов Функции маршрутизаторов Выбор конфигурации Ethernet Правила модели 1 Расчет по модели 2 Выбор конфигурации Fast Ethernet Правила модели 1 Расчет по модели 2 Выбор размера сети и ее структуры Выбор оборудования Выбор сетевых программных средств Формулы Шеннона Типы линий передачи Структура модема Методы модуляции Особенности стандартов V.34 и V.90 Классификация модемов Программные средства для модемов

За последние 10 лет в области исследования методов формирования знаний на основе машинного обучения (в дальнейшем для краткости мы будем употреблять термин машинное обучение — machine learning) наблюдается бурный прогресс. Но мы не будем в этой главе делать широкого, а следовательно, и поверхностного обзора имеющихся работ, а сконцентрируемся на тех методах, которые имеют прямое отношение к проблематике экспертных систем:

• извлечение множества правил из предъявляемых примеров;
  
• анализ важности отдельных правил;
  
• оптимизация производительности набора правил.

Таким образом, обучение — это одновременно и способность, и действие. Любая программа обучения должна обеспечивать возможность сохранять и анализировать полученный опыт решения проблем, а также обладать способностью применять сделанные выводы для решения новых проблем.

В рамках проекта DENDRAL была разработана программа CONGEN, которая формировала описание полной химической структуры, манипулируя символами, представляющими атомы и молекулы. В качестве входной информации эта программа получала формулу молекулы и набор ограничений, накладываемых на возможные взаимные связи между атомами. Результатом выполнения программы является список всех возможных комбинаций атомов в структуре молекулы с учетом заданных ограничений.

Роль программы Meta-DENDRAL во всем комплексе состояла в хом, чтобы помочь химику выявить взаимосвязи между вариантами фрагментации молекул в процессе получения массового спектра и структурными характеристиками компонентов молекулы. Работая совместно, программа и химик решают, какие данные о структуре компонентов представляют интерес, а затем отыскивают спектрометрический процесс, который может объяснить появление таких данных.

Для того чтобы "рассуждать" о правилах, касающихся масс-спектрометрии, система Meta-DENDRAL должна располагать языком представления концептов и отношений между ними в этой предметной области. В Meta-DENDRAL это объектно-ориентированный язык, который описывает сеть с помощью узлов и связей между ними.

Выполнение алгоритма начинается с инициализации пространства версий — заполнения его множеством всех описаний концептов, совместимых с первым позитивным экземпляром в обучающей выборке. ОДУ высших порядков Математика Примеры решения задач

Теперь открывается возможность дать определение частичного упорядочения по Митчеллу, специфичное для той предметной области, в которой используется система Meta-DENDRAL. В этом определении будет использовано и приведенное выше определение связности. Строчными буквами будем обозначать узлы образца, а прописными — весь образец в целом.

Существуют эффективные алгоритмы конструирования таких деревьев из исходных данных.

Можно рассматривать дерево решений и с другой точки зрения: промежуточные узлы дерева соответствуют атрибутам классифицируемых объектов, а дуги — возможным альтернативным значениям этих атрибутов.

Алгоритм использует последовательность тестовых процедур, с помощью которых множество 5 разделяется на подмножества, содержащие объекты только одного класса. Ключевой в алгоритме является процедура построения дерева решений, в котором нетерминальные узлы соответствуют тестовым процедурам, каждая из которых имеет дело с единственным атрибутом объектов из обучающей выборки. Как вы увидите ниже, весь фокус состоит в в выборе этих тестов.

В качестве иллюстрации авторы работы рассматривали простое правило системы MYCIN, которое "оппонирует" применению тетрациклина при лечении детей, поскольку этот препарат оказывает нежелательный побочный эффект на состояние зубов ребенка.

Проведите разграничение между задачами "обучение концептам" и "обобщение дескрипторов".