Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

Рекомендуемая литература. Упражнения.

Как отмечалось в самом начале этой главы, существует множество проблем, связанных с машинным обучением, о которых мы даже не упоминали в данной книге. Читателям, которые заинтересуются этой проблемой, я бы порекомендовал начинать знакомство с ней с обзоров [Michalski et al, 1983] и [Michalski et al., 1986] и работы [Winston, 1984, Chapter 11]. В этих статьях рассматриваются разнообразные виды машинного обучения, приложимые не только к экспертным системам.

Множество статей на эту тему публикуется в журнале Artificial Intelligence. В частности, я рекомендую познакомиться со статьями [Winston, 1982J и [Lenat, 1982]. Классификация программ обучения, основанная на анализе базовых алгоритмов, представлена в работе [Bundy et al., 1984]. Но учтите, что эта статья предполагает предварительное знакомство с основными концепциями работы систем, анализируемых в ней. Сравнительные анализ существующих систем можно найти также в работах [O'Rourke, 1982] и [Dietterich and Michalski, 1983].

Из поздних работ я бы отметил статью [Buchanan and Wilkihs, 1993], в которой вы найдете много информации о современном состоянии проблемы извлечения знаний и машинного обучения. Довольно подробное описание системы С4.5 представлено в [Quintan, 1993], причем в описание включены и листинги программ. Пространство версий рассматривается в книге [Mitchell, 1997, Chapter 2].

Упражнения

Упражнение 1
В чем отличие методик супервизорного обучения и "обучения без преподавателя"?

Упражнение 2
Проведите разграничение между задачами "обучение концептам" и "обобщение дескрипторов".

Упражнение 3
По образцу, приведенному в тексте главы, постройте обучающую выборку для следующих концептов:

I) иностранная машина.

II) маленькая иностранная машина.

III) маленькая американская машина.

Как вы думаете, можно ли использовать в обучающей выборке для концептов II) и III) те же экземпляры, что и представленные в табл. 20.1?

Упражнение 4
На рис. 20.4 показаны три пары образцов. Скажите, во всех ли парах имеются более и менее специфические образцы, а если это так, то какой именно из них является более специфическим.

Упражнение 5
Рассмотрите обучающую выборку, представленную в табл. 20.2. Из 14 объектов 9 относятся к классу П, а 5 – к классу Н. Следовательно, энтропия множества сообщений будет равна: -(9/14)log2(9/14) -(5/14)*log2(l/J4) = 0.94 бит.

Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы › Формирование знаний на основе машинного обучения › Рекомендуемая литература. Упражнения.
Рис. 20.4. Пары образцов

I) Чему равно ожидаемое количество информации для атрибута наблюдение?

II) Чему равен прирост количества информации после анализа атрибута наблюдение?

III) Повторите этот анализ по отношению к атрибутам влажность и ветрено.

IV) Анализ какого атрибута сулит наибольший прирост количества информации?

Упражнение 6
Перечислите несколько методик обучения, которые используются в практике работы с людьми, и постарайтесь разграничить эти методики по характеру. Например, методика обучения таблице умножения существенно отличается от методики обучения игре на музыкальных инструментах. Какая из методик легче всего реализуется программно и почему?

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.