1. Aprendizaje circunscripcional de reglas de primer orden mediante sesgos sintácticos y semánticos
- Author
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Núñez Esquer, Gustavo, Cortés García, Claudio Ulises, Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació, and Universitat Politècnica de Catalunya. KEMLG - Grup d'Enginyeria del Coneixement i Aprenentatge Automàtic
- Subjects
Semantic networks (Information theory) ,Programació heurística ,Xarxes semàntiques (Teoria de la informació) ,Machine learning ,Informàtica::Intel·ligència artificial [Àrees temàtiques de la UPC] ,Heuristic programming ,Aprenentatge automatic - Abstract
Se describe un sistema de aprendizaje de reglas de primer orden, a partir de descripciones de situaciones en forma de ejemplos, que utiliza el formalismo de circunscripción como modelo formal de referencia. Los ejemplos se representan como conjunciones de disyunciones de átomos básicos. Las reglas que se obtienen se definen como aquéllas que son satisfechas por todos los modelos ( P. Z)-minimales de los ejemplos. El experto proporciona directamente el sesgo semántico. Se usan diversas heurísticas para obtener conjuntos de predicados relevantes en el conjunto de entrenamiento. que se utilizan como sesgo sintáctico para la obtención de reglas. El algoritmo de aprendizaje de reglas que se propone es el primero publicado en la literatura que puede trabajar en presencia de información disyuntiva. El sistema propuesto es fácilmente generalizable para operar cuando hay información negativa en las descripciones de los ejemplos [NUÑE91b] .El modelo de aprendizaje de reglas que se utiliza explica diferentes métodos de aprendizaje automático que en principio parecen inconexos y muy diferentes.
- Published
- 1992