06 - Introducción al razonamiento aproximado Flashcards
¿Cuál es la diferencia entre conocimiento explicito y conocimiento tácito? A qué se refiere exteriorizar o internalizar el conocimiento?
El conocimiento explicito es el que se encuentra en la documentación (estructurada o no), en cualquier soporte físico.
El conocimiento tácito se encuentra en el boca a boca, en los cafes con los compañeros, etc.
Exteriorizar el conocimiento es el paso de transformar un conocimiento tácito en uno explicito. Por ejemplo de un conocimiento que se a adquirido por la experiencia, pasarlo a un procedimiento documentando sus pasos.
El paso de un conocimiento explicito a tácito, seria internalizar el conocimiento, se logra a través del estudio y la practica.
¿Qué hacen los sistemas expertos?
Un sistema experto emplea conocimiento humano capturado en una computadora para resolver problemas que normalmente requieren de expertos humanos.
Dichos sistemas pueden ser utilizados por no-expertos, para mejorar sus habilidades en la resolución de problemas o como asistentes de expertos.
¿Cuales son los componentes básicos de un sistema experto?
Sub-sistema de adquisición de Conocimiento: es la acumulacion, transferencia y transformacion de la experiencia a un programa de computadora. El Ingeniero de conocimiento es quien interactua con los expertos humanos y contruye la base de conocimiento.
Base de conocimiento: contiene el conocimiento, incluye heuristica y reglas que dirigen el uso del conocimiento.
Base de hechos: Es una memoria que contiene los hechos sobre un problema.
Motor de inferencia: es el cerebro del SE posee tres elementos principales (interprete, programador y centro de consistencias).
Subsistema de justificación: se encarga de explicar el comportamiento del SE al encontrar una solución.
¿Como es la estructura de un SE?
Tienes dos partes principales:
ambiente de desarrollo y ambiente de consultas
El ambiente de desarrollo es usado por el constructor o ingeniero de conocimiento
El ambiente de consulta es usado por los usuarios del sistema.
Ejemplo:
Un sistema de consulta puede ser realizado en Prolog y puede ser:
?- abuelos(‘Juan’, ‘María’, Nietos).
La respuestas puede ser:
Nietos = ‘Elena’
Siempre que en la base exista la regla:
Nieto(Elena).
¿Cuales son los distintos tipos de sistemas expertos?
Basados en reglas.
Representacion del conocimiento.
Reglas: Si… entonces…
Basado en casos.
Basado en redes bayesianas.
Sistemas expertos difusos.
¿Qué son los sistemas de razonamiento aproximado?
- El razonamiento aproximado tiene su base en la lógica difusa, desarrollada por Lofti Zaded, al principio de los ’70.
- La lógica difusa es una técnica que permite trabajar con información con alto grado de imprecisión.
¿Cual es la diferencia entre la lógica difusa y la lógica tradicional?
La lógica tradicional trabaja con información precisa y bien definida.
La lógica difusa es parte de la lógica multivaluada que acepta más de 2 resultados posibles (no todos es verdadero-falso, cero o uno).
La lógica difusa va un poco más allá y desarrolla una función que define una transición de pertenencia a un grupo o no.
Ej. si quisieramos evaluar si un hombre es alto o bajo se hace mediante una función que asigna un valor, entonces podemos decir que un hombre de 1.79 pertenece al conjunto de hombres altos en un 0.75.
¿Cuales son las partes de un sistema basado en lógica borrosa?
DID
BLOQUE DIFUSOR
Asigna a cada dato de entrada un grado de pertenencia a cada uno de los conjuntos difusos.
BLOQUE DE INFERENCIAS
Relaciona conjuntos difusos de entrada y salida y representa las reglas que definen el sistema
BLOQUE DESDIFUSOR
A partir de los conjuntos difusos procedientes de la inferencia se obtiene un resultado concreto me diante la aplicacion de métodos matemáticos.
¿Cuales son los métodos que se emplean en la decodificación o desfuzzificación?
- Mean of Maximum:
Es la media de los valores máximos de pertenencia - Center of Gravity
- Largest of Maximum
- Smallest of Maximum
¿Que son las redes Bayesianas?
- Son redes probabilísticas que consisten en un grafo dirigido acíclico para representar las relaciones entre las variables del modelo.
- Simplifican la estructura de la función probabilidad conjunta, lo cual hace que se necesite un numero inferior de parámetros.
- Se basan en probabilidades condicionales.
- Ayudan a razonar con incertidumbre, como los humanos.
- Permite tomar decisiones con datos incompletos
