Baza Flashcards
PRAKTYCZNO-POZNAWCZA
Celem badania SI jest wspomaganie i substytucja pracy umysłowej człowieka oraz zrozumienia ludzkiego sposobu myślenia.
POZNAWCZO-FILOZOFICZNA
SI to twórcza kontynuacja filozofii w kierunku zrozumienia budowy bytów inteligentnych.
POZNAWCZO-KONSTRUKTYWNA
SI to dziedzina zajmująca się analizą możliwości kreacji sztucznych bytów posiadających cechy inteligentne.
PRAKTYCZNO-INŻYNIERSKA
SI to teoria i praktyka budowy maszyn inteligentnych.
SILNA SI
silna SI to hipoteza mówiąca o systemie rzeczywiście inteligentnym zdolnym myśleć jak człowiek.
SŁABA SI
Słaba SI nie próbuje naśladować ludzkiego umysłu w pełnym zakresie. Wykonuje konkretne funkcje z niezwykłą precyzją i efektywnością.
PEAS
Performance measure - miara jakości działania
Envoirment - środowisko
Actuators - mechanizmy wykonawcze
Sensors - czujniki
Rodzaje Agentów
Agent refleksowy - podejmuje działania wyłącznie na podstawie aktualnych obserwacji oraz wbudowanych reguł.
Agent refleksowy z modelem świata - dysponuje modelem świata pozwalającym wyznaczyć przykładowy stan środowiska.
Agent celowy - ma wyznaczony cel, który określa, jakie stany są pożądane.
Agent użyteczny - wybiera najlepszy spośród wielu sposobów aby osiągnąć cel.
RACHUNKI PREDYKATÓW
Term - reprezentuje obiekt, może być stałą zmienną bądź funkcją.
Predykat - relacja na zbiorze termów. Przypisuje prawdę lub fałsz w zależności od spełnialności relacji.
Formuła atomowa - Zapis predykatu z zestawem termów Q(A), P(x,f(A)).
Konceptualizacja - wybór zestawu symboli, którymi można opisać obiekty i relacje pewnego świata.
Ontologie
Ontologia - dział filozofii odpowiadający na pytania o strukturę rzeczywistości.
Inż. Ontologiczna - zajmuję się ogólną i elastyczną reprezentacją świata.
Ontologia wyższa - definiuje ramy dla koncepcji reprezentacji świata, oraz definiuje i hierarchicznie klasyfikuje obiekty i zdarzenia ze świata.
SYSTEMY DOWODZENIA TWIERDZEŃ
Poprawny - można z jego pomocą wywnioskować fałsz jedynie ze zbioru niespełnialnych przesłanek (może być prawda dla niespełnialnych, nigdy fałsz dla spełnialnych)
Kompletny - można z jego pomocą wywnioskować fałsz z każdego zbioru niespełnialnych przesłanek (fałsz dla niespełnialnych, może fałsz dla spełnialnych)
Pełny - poprawny i kompletny (Fałsz tylko dla niespełnialnych)
DNF/CNF
DNF - alternatywa koniunkcji literałów (P and Q) or (not P and Q)
CNF - Koniunkcja alternatyw literałów (P or Q) and (not P or Q)
Reprezentacja zmian czasu w logice
Logiki czasowe - fakty zachodzą w określonych momentach czasowych. Czas i jego własności są wbudowane w teorię.
Rachunek sytuacji - dodane zostają sytuacje będące wynikiem ciągu akcji i zawarte zazwyczaj są jako argument. Dodane zostają Fluenty - funkcje i relacje podlegające zmianom w czasie.
Przeszukiwanie jednostanowego zadania
- stan początkowy
- działanie lub funkcja następstwa
- test osiągnięcia celu
- koszt drogi
POSZUKIWANIA
INFORMOWANE - polega na rozwiązaniu zadania wykorzystując dodatkową wiedzę specyficzną dla zadania. Wykorzystują funkcję opartą na heurezie szacującą koszt osiągnięcia celu. Algorytmy: Best first, greedy best-first, A*
NIEINFORMOWANE - polega na rozwiązaniu zadania wykorzystując tylko dane definiujące zadanie. Algorytmy: BFS, DFS, na ograniczoną głębokość, pogłębianie iteracyjne, dwukierunkowe
Rodzaje zadań poszukiwań
Najprostsze:
- deterministyczne, obserwowalne
Trudniejsze:
- nieobserwowalne
- niedeterministyczne lub obserwowalne częściowo
- nieznana przestrzeń stanów
FUNKCJA HEURYSTYCZNA
Heureza - uproszczenie, odgadnięcie prawidłowości redukujące koszt rozwiązania problemu / h(n) koszt osiągnięcia z n do celu
Heurystyka dopuszczalna - nigdy nie przeszacowuje kosztu osiągnięcia celu h(n) <= rzeczywisty koszt
Heurystyka zgodna - dla każdego węzła n każdy następnik n’ generowany działaniem a spełnia nierówność trójkąta
h(n) <= c(n, a, n’) + h(n’)
Heurystyka dominująca - jeżeli dwie heurystyki h1 h2 są dopuszczalne spełniają zależność h*(n) >=h2(n)>=h1(n) dla każdego węzła to h2 dominuje nad h1
Zadania/Problemy ML
- rozpoznawanie mowy
- rozpoznawanie pisma odręcznego
- przetwarzanie i rozumienie obrazów
- kierowanie pojazdem
METODY SELEKCJI
Koło ruletki - każdemu osobnikowi zostaje przydzielony wycinek koła którego wielkość jest proporcjonalna do wartości funkcji dopasowania.
Selekcja rankingowa - osobniki zostają posortowane względem funkcji dopasowania. Do dalszego rozrodu przechodzi n najlepiej przystosowanych osobników.
Turniejowa - wybiera się losowo n osobników i spośród nich wybiera się najlepszego, powtarzać tyle ile powinno być osobników w nowej populacji.
Ontologia górna i dziedzinowa
Ontologia górna - opisuję pojęcia świata rzeczywistego nienależące do żadnej dziedziny problemowej
Ontologie dziedzinowe - wprowadzają ujednoliconą terminologię, semantykę i definiują model danych określonej dziedziny problemowej
MODELE ŚWIATA
Zamknięty - dotyczy logiki, nie posiada domyślnych faktów o świecie
Otwarty - dotyczy człowieka, zdobywa fakty poprzez rozumowanie
Klauzula Horna
Klauzula w której formuła logiczns w której najwyżej jeden element jest niezanegowany
SCHEMAT UCZENIA MASZYNOWAGO
NIENADZOROWANE
- redukcja wymiarów
- klasteryzacja
- systemy rekomendacyjne
NADZOROWANE
- klasyfikacja
- regresja
ZE WZMOCNIENIEM
PRZEUCZENIE I ZAPOBIEGANIE
PRZEUCZENIE - na skutek długiego procesu uczenia sieć dostosowuje się do błędów(szumów) w danych testowych i zaczyna traktować je jako poprawne
ZAPOBIEGANIE:
- Zbiory walidacyjne - zatrzymywanie uczenia gdy błędy na zbiorze walidacyjnym zaczynają rosnąć
- Regularyzacja - modyfikacja funkcji kosztu w taki sposób aby sieć uczyła się w bardziej pożądany sposób
- Dropout - wielokrotne usuwanie losowych neuronów w trakcie uczenia. Po zakończeniu uczenia przywracane i usuwane inne
