A4: um ambiente de apoio à aquisição automática de conhecimento.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1993 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8965 |
Resumo: | Métodos indutivos de aprendizado automático a partir de exemplos são amplamente utilizados para aquisição de conhecimento (AC) em sistemas baseados em conhecimento. Estes métodos apresentam alguns problemas, em função de restrições estipuladas à modelagem do mundo real, da diversidade e peculiaridades dos algoritmos que os implementam e da forma como seus resultados são representados. Além disso os trabalhos realizados em aquisição de conhecimento indutiva têm enfocado quase que exclusivamente o processo de generalização em si. Entretanto, para que os métodos indutivos de aquisição de conhecimento apresentem resultados satisfatórios, é necessário que as entradas dos algoritmos generalizadores reflitam ao máximo o domínio do problema a ser resolvido. Neste trabalho propomos o A4 - Ambiente de Apoio a Aquisição Automática de Conhecimento que tem por finalidade auxiliar todo o processo de aquisição de conhecimento indutiva, desde a modelagem do mundo real em exemplos e conhecimento preliminar (background knowledge), até o tratamento das saídas geradas pelos algoritmos indutivos. Com o A4 buscamos prover um ambiente integrado fundamentado em técnicas de aprendizado automático, mas que envolve também algumas c a r a c t e r í s t i c a s dos métodos baseados em entrevistas (semi automáticos). Objetivamos fazer uso das vantagens dos dois enfoques. A arquitetura do A4 é orientada a objetos e fundamentada em três classes básicas: a classe modela domínio, a classe algoritmo indutivo e a classe trata saídas. A utilização do paradigma de orientação a objetos acrescentou funcionalidades ao ambiente como fácil reusabilidade de procedimentos. Daremos um enfoque maior à classe modela domínio, que propõe meios de automatizar a modelagem do mundo real em formas aceitáveis pelos algoritmos indutivos. O A4 está implementado em C++ em estações de trabalho SPARC/SUN. |
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A4: um ambiente de apoio à aquisição automática de conhecimento.A4: a supportive environment for automatic knowledge acquisition.Sistemas Operacionais EspecíficosMétodo IndutivoAprendizado AutomáticoUso do A4Aquisição do ConhecimentoInteligência ArtificialSpecific Operating SystemsMachine LearningUse of A4Knowledge AcquisitionArtificial IntelligenceInductive MethodCiência da ComputaçãoMétodos indutivos de aprendizado automático a partir de exemplos são amplamente utilizados para aquisição de conhecimento (AC) em sistemas baseados em conhecimento. Estes métodos apresentam alguns problemas, em função de restrições estipuladas à modelagem do mundo real, da diversidade e peculiaridades dos algoritmos que os implementam e da forma como seus resultados são representados. Além disso os trabalhos realizados em aquisição de conhecimento indutiva têm enfocado quase que exclusivamente o processo de generalização em si. Entretanto, para que os métodos indutivos de aquisição de conhecimento apresentem resultados satisfatórios, é necessário que as entradas dos algoritmos generalizadores reflitam ao máximo o domínio do problema a ser resolvido. Neste trabalho propomos o A4 - Ambiente de Apoio a Aquisição Automática de Conhecimento que tem por finalidade auxiliar todo o processo de aquisição de conhecimento indutiva, desde a modelagem do mundo real em exemplos e conhecimento preliminar (background knowledge), até o tratamento das saídas geradas pelos algoritmos indutivos. Com o A4 buscamos prover um ambiente integrado fundamentado em técnicas de aprendizado automático, mas que envolve também algumas c a r a c t e r í s t i c a s dos métodos baseados em entrevistas (semi automáticos). Objetivamos fazer uso das vantagens dos dois enfoques. A arquitetura do A4 é orientada a objetos e fundamentada em três classes básicas: a classe modela domínio, a classe algoritmo indutivo e a classe trata saídas. A utilização do paradigma de orientação a objetos acrescentou funcionalidades ao ambiente como fácil reusabilidade de procedimentos. Daremos um enfoque maior à classe modela domínio, que propõe meios de automatizar a modelagem do mundo real em formas aceitáveis pelos algoritmos indutivos. O A4 está implementado em C++ em estações de trabalho SPARC/SUN.Concept learning methods have been strongly used for knowledge acquisition in the knowledge based systems. However, these methods present some problems due to constraints in the real world modeling, the inductive algorithm diversity and the form as their results are presented. Besides, the domain modeling for knowledge acquisition inductive methods has not been properly approached. These methods have approached only the generalization process. However their success depend on the quality of the domain modeling. In this work we propose the A4 (Knowledge Acquisition Environment Support) that helps the inductive knowledge acquisition process, modeling the domain into examples and background knowledge and it treats the algorithms results. A4 is based on the integration of interviews and machine learning methods in order to get the advantages of both. A4 architecture is object oriented. The three basic class are: domain modeling, inductive algorithm and output treatment. The use of object oriented paradigm added new functionalities to the environment such as procedure reutilization. Mainly, the domain modeling class is studied. This class helps the real word modeling into examples and background knowledge. This modeling increases the automatization degree of the learning process which produces faster and more powerful results. The A4 has been implemented in C++ in the SPARC/SUN workstation.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGMONGIOVI, Giuseppe.MONGIOVI, G.http://lattes.cnpq.br/1961853876907497GOMES, Fernando Antonio de Carvalho.LULA JÚNIOR, Bernardo.FERNEDA, Edilson.FURTADO, João José Peixoto.1993-06-302019-11-07T18:50:00Z2019-11-072019-11-07T18:50:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8965FURTADO, João José Peixoto. Um ambiente de apoio à aquisição automática de conhecimento. 1993. 120f. (Dissertação de Mestrado em Informática), Pós-Graduação em Informática, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba, Campus II, Campina Grande - PB, 1993. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8965porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-03-16T12:05:26Zoai:localhost:riufcg/8965Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-03-16T12:05:26Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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