PDF de programación - SBC: Catálogo de tareas

SBC: Catálogo de tareas

Francisco J. Martín Mateos

Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial

Universidad de Sevilla

Ingeniería del Conocimiento

SBC: Catálogo de tareas

Catálogo de tareas

Tareas analíticas: Se aplican sobre sistemas que existen antes
de llevar a cabo la tarea

La entrada a este tipo de tareas suele ser algún dato acerca el
sistema, mientras que la salida es alguna caracterización del
mismo
Clasificación, Valoración, Diagnóstico, Monitorización,
Predicción

Tareas sintéticas: El sistema no existe antes del desarrollo

La entrada a este tipo de tareas son los requisitos del sistema a
construir, mientras que la salida es una descripción del sistema
construido
Diseño, Configuración, Planificación, Temporalización,
Asignación

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Clasificación

Identificar un objeto, un fenómeno, un patrón o cualquier cosa
desconocida como miembro de una categoría conocida

Identificación de especies de animales o plantas

Terminología

Objeto: Aquello que se desconoce y se quiere clasificar
Clase: Categoría en la que se agrupan los objetos que
comparten características similares
Atributo: Propiedad que se utiliza para identificar las clases
Característica: Par atributo-valor que se verifica para cierto
objeto

El proceso de clasificación consiste en equiparar un conjunto
de datos con un conjunto de posibles soluciones conocidas de
antemano. El resultado puede ser una única clase, un
conjunto de clases candidatas o el conjunto vacío

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Clasificación

Inferencias en la tarea de clasificación

Generar: Genera las clases candidatas a ser solución (con o
sin información sobre el objeto a clasificar)
Especificar: Devuelve un atributo cuyo valor (desconocido)
será de utilidad para distinguir entre las clases candidatas
Obtener: Obtiene el valor asociado a un atributo en el
objeto a clasificar
Equiparar: Comprueba si una clase candidata tiene una
característica

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Clasificación

Método de poda para la tarea de clasificación

while new-solution Generar(Objeto → Candidata) do

Clases-candidatas := Candidata union Clases-candidatas;

end while
while new-solution Especificar(Clases-candidatas → Atributo)

and length Clases-candidatas > 1 do

Obtener(Atributo → Valor);
for-each Candidata in Clases-candidatas do

Equiparar(Candidata + Atributo + Valor → Resultado);
if Resultado = false then

Clases-candidatas := Clases-candidatas substract candidata;

end if

end for-each

end while

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Clasificación

Observaciones

Los valores de los atributos no siempre son observables

Variaciones sobre el algoritmo

Reducir el conjunto de soluciones candidatas, modificando la
inferencia Generar para que obtenga las clases candidatas
teniendo en cuenta un conjunto inicial de datos
Dar libertad al usuario a la hora de introducir los datos,
sustituyendo la inferencia Especificar por una función de
transferencia adecuada
Aprovechar la estructura jerárquica de las categorías, haciendo
que la inferencia Especificar seleccione atributos que
permitan descartar superclases de la jerarquía

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Clasificación

Elementos del esquema de conocimiento

El conjunto de clases que pueden ser solución al problema
El conjunto de características (pares atributo-valor) que
identifica a cada clase
Dependencias entre cada clase y su conjunto de características.
Estas dependencias se pueden expresar mediante tipos de
reglas

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Valoración

Identificar un caso como miembro de una categoría de
decisión

Se puede considerar un tipo de clasificación en la que sólo hay
dos clases candidatas: aceptar y rechazar
Concesión de prestamos bancarios

Terminología

Caso: Situación que se quiere valorar
Abstracción: Especificación cualitativa de las características
del caso
Criterio: Factor que influye en la valoración
Decisión: Resultado de la valoración, puede ser el valor aceptar
o el valor rechazar

El proceso de valoración consiste en determinar todos los
criterios aplicable a un caso y aplicarlos hasta que nos lleven a
una decisión

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Valoración

Inferencias en la tarea de valoración

Abstraer: Obtiene una especificación cualitativa de las
características de un caso
Especificar: Genera todos los criterios aplicables al caso
Seleccionar: Selecciona un criterio de un conjunto
Evaluar: Evalua un criterio sobre un caso
Equiparar: Determina una decisión (si es posible) a partir
de los valores para un conjunto de criterios

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Valoración

Método para la tarea de valoración

while new-solution Abstraer(Caso → Característica) do

Caso := Característica union Caso;

end while
Especificar(Caso → Criterios);
repeat

Seleccionar(Criterios → Criterio);
Evaluar(Caso + Criterio → Valor);
Resultados := Valor union Resultados;

until has-solution Equiparar(Resultados → Decisión);

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Valoración

Observaciones

La tarea de valoración tiene que devolver una decisión
Los criterios de valoración podrían ser inconsistentes

Variaciones

La abstración del caso podría no ser necesaria, en este caso se
prescinde de la inferencia Abstraer
Los criterios pueden ser específicos para las características
cualitativas de cada caso
La selección de criterios puede ser aleatoria (no existe
conocimiento sobre la selección), heurística (basada en la
experiencia de los expertos de dominio) o estadística (se
selecciona el elemento más predictivo)

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Valoración

Elementos del esquema de conocimiento

La especificación de las características del caso
El conocimiento de abstracción, que establece relaciones entre
características cuantitativas del caso y características
cualitativas
El conocimiento de selección de los criterios
El conocimiento de valoración, que establece relaciones entre
valores de criterios y los tipos de decisión

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Diagnóstico

Encontrar un defecto que provoca una disfunción en el
sistema

Identificación de problemas en dispositivos estropeados:
electrodomésticos, vehiculos
Identificación de enfermedades a partir de los síntomas

Terminología

Fallo: Características que reflejan la disfunción del sistema
Hipótesis: Posible defecto que provoca una disfunción en el
sistema
Diferencial: Conjunto de hipótesis aplicables al fallo
Evidencias: Características observadas en el sistema
Defecto: Resultado del diagnóstico

El proceso de diagnóstico consiste en generar el conjunto
diferencial formado por todas las hipótesis que pueden explicar
la disfunción del sistema e ir eliminando hipótesis mediante la
determinación de nuevas evidencias en el sistema

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Diagnóstico

Inferencias en la tarea de diagnóstico

Cubrir: Obtiene una hipótesis que puede explicar el fallo
Seleccionar: Selecciona una hipótesis del conjunto
diferencial
Especificar: Determina una característica observable que
puede confirmar o refutar la hipótesis
Obtener: Transferencia que obtiene el valor de una
característica observable
Verificar: Comprueba si una hipótesis es válida a partir de
un conjunto de valores de características observables

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Diagnóstico

Método de cobertura causal para la tarea de diagnóstico

while new-solution Cubrir(Fallo → Hipótesis) do

Diferencial := Hipótesis union Diferencial;

end while
repeat

Seleccionar(Diferencial → Hipótesis);
Especificar(Hipótesis → Observable);
Obtener(Observable → Hallazgo);
Evidencia := Hallazgo union Evidencia;
foreach Hipótesis in Diferencial do

Verificar(Hipótesis + Evidencia → Resultado);
if Resultado = false then

Diferencial := Diferencial substract Hipótesis;

end if

end foreach

until length Diferencial ≤ 1 or ”no hay más características observables”;
Defectos := Hipótesis;

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Diagnóstico

Observaciones

Si el modelo causal consiste en un conjunto de asociaciones
directas entre fallos y defectos entonces la tarea de diagnóstico
se reduce a una tarea de clasificación

Variaciones

La construcción del diferencial puede ser progresiva en función
de las probabilidades de las hipótesis
Se pueden añadir una nueva inferencia que realice una
caracterización cualitativa de los fallos y hallazgos recopilados
Se puede añadir un método de simulación que obtenga los
hallazgos esperados para cada hipótesis de forma que estos se
puedan utilizar para descartar hipótesis
El grado de relación entre las evidencias y las hipótesis puede
dar lugar a una reconsideración de hipótesis previamente
eliminadas

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Diagnóstico

Elementos del esquema de conocimiento

Las características del sistema a diagnosticar: observables,
internas, fallos
El conocimiento causal que asocia los defectos del sistema con
los valores de sus caraterísticas e indica el grado de asociación
(probabilidad de que den dichos valores)
Graduación de las hipótesis: frecuencia, gravedad
Graduación de las características observables: tiempo de
obtención de respuesta, fiabilidad de la respuesta

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Monitorización

Analizar un proceso en funcionamiento para detectar si se
comporta según las espectativas

Seguimiento de un proyecto software
Monitorización de una planta industrial

Terminología

Parámetro: Dato relevante para el seguimiento del
funcionamiento del sistema
Norma: Valor esperado de un parámetro en el caso