Predstavljanje znanja i rasuđivanje PDF

Predstavljanje znanja i rasuđivanje  Predstavljanje znanja i rasuđivanje u ekspertiznim sistemima Logika i rezonovanje. Tehnike predstavljanja znanja. Semantičke mreže, okviri i ontologija. Propozicionalna i predikatska logika. Fuzzy logika. Vremensko i vjero...

Predstavljanje znanja i rasuđivanje  Predstavljanje znanja i rasuđivanje u ekspertiznim sistemima Logika i rezonovanje. Tehnike predstavljanja znanja. Semantičke mreže, okviri i ontologija. Propozicionalna i predikatska logika. Fuzzy logika. Vremensko i vjerovatnosno rezonovanje. Predstavljanje znanja Predstavljanje znanja je proces pretvaranja stvarnog svijeta u format koji računari mogu razumjeti i koristiti za zaključivanje. Glavni cilj predstavljanja znanja je omogućiti računarima da: Razumiju odnose između podataka. Donose odluke na osnovu dostupnih informacija. Simuliraju ljudski proces rezonovanja.  Predstavljanje znanja Predstavljanje znanja je ključno jer omogućava: Donošenje odluka - ekspertni sistemi koriste formalizovano znanje za rješavanje problema. Simulaciju ljudske inteligencije - računari mogu oponašati logiku i zaključivanje koje koriste stručnjaci. Fleksibilnost - različite tehnike predstavljanja omogućavaju rad sa strukturiranim, nestrukturiranim i nesigurnim podacima.  Osnove logike i rezonovanja Logika je formalni način predstavljanja tačnih i netačnih izjava. Postoje tri glavne vrste rezonovanja: Deduktivno rezonovanje - Početak s općim pravilima da bi se došlo do specifičnih zaključaka. Primjer: Ako svi ljudi dišu, a Ivan je čovjek, zaključak je da Ivan diše. Induktivno rezonovanje - Početak sa specifičnim podacima za formiranje generalizacija. Primjer: Ako je pet mačaka u parku bijelo, moguće je da su sve mačke u parku bijele. Abduktivno rezonovanje - Pretpostavke koje najbolje objašnjavaju dostupne činjenice. Primjer: Ako čujemo lavež, moguće je da u blizini ima psa. Tehnike predstavljanja znanja Za predstavljanje znanja koriste se različite tehnike: Logički sistemi: Formalno modeliranje znanja putem logike (propozicionalne i predikatske). Semantičke mreže: Grafički prikaz odnosa između entiteta. Okviri: Organizovane strukture koje opisuju objekte ili situacije. Ontologije: Hijerarhijske definicije pojmova, odnosa i pravila u domeni. Pravila (IF-THEN): Modeliranje uzročno- posljedičnih odnosa. Semantičke mreže Semantičke mreže predstavljaju informacije putem čvorova i veza: Čvorovi: Predstavljaju objekte, pojmove ili ideje. Veze: Predstavljaju odnose između čvorova, npr. "je dio", "ima svojstvo". Primjer: Čvor "Pas" povezan je sa čvorovima "Životinja" (is-a) i "Laje" (ima svojstvo). Prednosti semantičkih mreža: Vizualizacija složenih odnosa. Jednostavno proširivanje novim informacijama.  Okviri Okviri (Frames) su strukture koje opisuju objekte i situacije putem atributa i njihovih vrijednosti. Komponente okvira: Slotovi: Karakteristike objekta. Vrijednosti slotova: Specifične informacije za svaki atribut. Primjer okvira: Okvir: Auto Slotovi: Marka, Boja, Tip. Vrijednosti: Toyota, Crvena, Sedan. Prednosti okvira: Organizovano predstavljanje kompleksnih objekata. Pogodno za dodavanje i izmjenu podataka. Detaljnije pojašnjenje: https://www.professional-ai.com/difference- between-semantic-net-and-frame.html  Ontologije Ontologije definišu formalni prikaz domena znanja kroz klase, odnose i atribute. Primjer: Klasa: "Ptice" Atribut: "Leti" Relacija: "Ima perje". Prednosti ontologija: Standardizacija znanja. Olakšavanje komunikacije među različitim sistemima. Primjena: Semantički web. Sistemi preporuka. Propozicionalna i predikatska logika Propozicionalna Predikatska logika: Primjena: logika: Radi sa Proširuje Formalno jednostavnim propozicionalnu zaključivanje u iskazima. logiku s ekspertiznim Primjer: Ako pada varijablama i sistemima. kiša, onda je cesta kvantifikatorima. Modeliranje mokra. Primjer: ∀x (Ako je složenih pravila. x pas, onda x laje).  Fuzzy logika omogućava rad sa nesigurnim i nepreciznim informacijama. Vrijednosti nisu samo "tačno" ili "netačno", već Primjer: Fuzzy logika u i "djelomično tačno" (npr. 0.7). ekspertiznim sistemima Primjena fuzzy logike: Predikcija vremenskih uslova. Sistemi za kontrolu (npr. klima uređaji). Ako je temperatura Primjer pravila: visoka (0.8), onda smanji grijanje. Fuzzy logika Klasična logika Fuzzy logika Fuzzy logika je metoda zaključivanja Iskazi mogu biti djelomično Iskazi su tačni ili netačni (0 koja omogućava rad s nepreciznim, ili 1). tačni (vrijednosti između 0 i nesigurnim i djelomično tačnim 1). informacijama. Za razliku od klasične Koristi kontinuirane (binarne) logike, gdje je svaka izjava ili Koristi stroge granice. vrijednosti za predstavljanje tačna (1) ili netačna (0), fuzzy logika istine. uvodi stepene tačnosti, koristeći Npr. "Temperatura je visoka" Npr. "Temperatura je visoka" može biti 0.7 (djelomično vrijednosti između 0 i 1. je tačno ili netačno. visoka). Komponente fuzzy logike Fuzzyfikacija: Pretvara ulazne podatke (npr. temperatura) iz numeričkih vrijednosti u fuzzy skupove. Definiše kako pripadnost određenoj kategoriji može biti djelomična. Npr. Temperatura 27°C može pripadati fuzzy skupu "toplo" sa stepenom pripadnosti 0.8. Pravila (IF-THEN): Koriste se za definisanje odnosa između fuzzy ulaza i izlaza. Npr. "Ako je temperatura visoka, onda smanji grijanje." Inferencijalni mehanizam: Primjenjuje fuzzy pravila na ulazne podatke kako bi donio zaključke. Kombinuje pravila koristeći logičke operacije poput AND, OR, NOT. Defuzzyfikacija: Pretvara fuzzy izlazne podatke u precizne (numeričke) vrijednosti. Npr. Stepen "grijanje smanji" od 0.7 može se pretvoriti u konkretnu komandu, poput smanjenja temperature za 3°C. Primjena fuzzy logike Automatizacija: Uređaji poput klima uređaja, mašina za pranje rublja i automobila koriste fuzzy logiku za donošenje odluka. Ekspertni sistemi: Medicinska dijagnostika: Procjena bolesti na osnovu simptoma. Procjena kreditne sposobnosti: Procjena rizičnosti na osnovu nepreciznih finansijskih podataka. Predikcija i optimizacija: Predviđanje vremenskih uslova ili optimizacija proizvodnih procesa. Vremensko i vjerovatnosno rezonovanje Vremensko rezonovanje: Analizira sekvence događaja i njihove odnose. Primjena: Planiranje resursa. Predikcija trendova. Vjerovatnosno rezonovanje: Radi sa nesigurnim informacijama koristeći vjerovatnoću. Tehnike: Bajesovi modeli. Markovljevi lanci. Primjena: Procjena rizika. Predikcija tržišta. Pitanja za pripremu Šta je predstavljanje znanja i zašto je ključno za rad ekspertnih sistema? Koje su glavne vrste rezonovanja i kako se međusobno razlikuju (deduktivno, induktivno, abduktivno)? Koje su osnovne tehnike za predstavljanje znanja? Ukratko objasnite svaku tehniku. Šta su semantičke mreže i kako pomažu u vizualizaciji odnosa među konceptima? Dajte primjer. Šta su okviri (frames) i koje su njihove ključne komponente? Navedi primjer okvira. Šta su ontologije i koja je njihova uloga u predstavljanju znanja? Kako se razlikuju od semantičkih mreža? Kako se propozicionalna logika razlikuje od predikatske logike? Navedi primjer za obje. Šta je fuzzy logika i kako se koristi za rad sa nesigurnim informacijama? Navedi primjer fuzzy pravila. Koja je razlika između vremenskog i vjerovatnosnog rezonovanja? Dajte po jedan primjer za svako. Kako se semantičke mreže, okviri i ontologije koriste u stvarnim aplikacijama kao što su sistemi preporuka ili medicinska dijagnostika?