Készítette: Ágfalvi Zsófia – Szakértői rendszerek, Pannon Egyetem, 2009.

Az előadások a következő témára: "Készítette: Ágfalvi Zsófia – Szakértői rendszerek, Pannon Egyetem, 2009."— Előadás másolata:

1 Készítette: Ágfalvi Zsófia – Szakértői rendszerek, Pannon Egyetem, 2009.

2  Célvezérelt rendszerek építése  Adatvezérelt rendszerek építése  Strukturált szabályalapú rendszerek építése  Hibrid rendszerek építése  Verifikálás  Validálás

3  A kisméretű szabályalapú rendszerek többsége célvezérelt, alkalmazási típusuk pedig jellemezően diagnosztizáló.  A minta feladat egy képmagnó vételénél tanácsot adó rendszer megépítése lesz.

4 1) A probléma elemzése és definiálása. 2) A probléma szerkezetének meghatározása. 3) Az induló szabálykészlet kidolgozása. 4) A szabályok továbbfejlesztése, finomítása. 5) A következtetés és vezérlés „testre- szabása”.

5  A megoldandó feladat átfogó jellemzéséhez néhány szempont: o Cél: képmagnó kiválasztásában tanácsadás. o Felhasználói kör: képmagnó eladással foglalkozó üzlet eladói. o Szakértői kör: ugyancsak az üzlet eladói o A rendszer felhasználásának módja: az eladók munkájának támogatása. o A felhasználó jellemző igényei lehetnek pl.: villogó fény, digitális kijelző, színes gombok, alacsony ár…

6 Felhasználó, Bemenet ->Elemzés-> Kimenet, Javaslat.

7 Elképezhető, hogy egy későbbi rendszerváltozat az eladókat részlegesen/teljesen kiváltja a tanácsadásban.

8  Tárgyköri szakértő rendelkezésre áll: igen  Tesztesetek rendelkezésre állnak: igen  Szűk, jól definiált a feladat: igen  Verbális ismeretek jellemzőek: igen

9 Kizáró kritériumok:  Egyik kizáró kritériummal sem kell számolni A feladat típusa:  Diagnosztizáló: igen, ezen belül egyszerű kiválasztó jellegű A következtetés jellege:  Célvezérelt: igen (kevés a javasolható készülék, a kiválasztáshoz célzott kérdések kellenek)

10  Egy képmagnókat árusító üzlet kínálatából a vevők igényeit kielégítő készülékekre javaslatot tevő tanácsadó rendszer megépítése.  Szükséges információk a vevőtől.  A rendszer megfelelően súlyoz, és indokol.  Későbbiekben kibővíthető a kínálat változásával.

11  „konkrét” képmagnók  attribútumok: o videó-rendszer típus o fejek száma o állókép lehetősége o felvétel keresési lehetőség o ár  Szempontok attribútum nevének megválasztásához: o rövid nevek használata o összetett szavaknál elválasztójelek: „-”, „ _ ” o találó nevek használata  Objektum neve is attribútum: neve: „javaslat”, értékei pedig a konkrét képmagnó nevek  Logikai alapú reprezentáció alkalmazható, célvezérelt következtetést alkalmazunk

12  Kétféle módon indíthatjuk egy kicsi szabályalapú rendszer építését: o Vagy rögtön szabályokat írunk, o vagy előbb táblázatba, döntési táblába foglaljuk a szakértő példáit.

13 1. Szabályok megírásával: A képmagnó tanácsadó rendszer első szabályai: szab-1: iftípus= ‘VHS’ and fejek-száma = 4 and állókép = igen and keresés = igenand ár = alacsony thenjavaslat = ‘VCX-1000’. szab-2: iftípus= ‘VHS’ and fejek-száma = 4 and állókép = igen and keresés = igen and ár = közepes thenjavaslat = ‘Record-Mate99’. szab-3: iftípus = ‘BETA’ and fejek-száma = 3 and állókép = nemand keresés = igenand ár = alacsony then javaslat = ‘Xmovie-Beta’. szab-4 if típus = ‘VHS’and fejek-száma = 5and állókép = igenand keresés = igenand ár = magas then javaslat = ‘Super-Viewer-2.0’.

14 Mélyebb működési szintek:  absztrahálással, külső következtetési szabályok beiktatásával  részcélok  segéd-hipotézisek  absztrakt attribútumok bevezetése Példa: ha a vevő nem tudja a fejek számát, csak azt, hogy jó minőségű készüléket szeretne szab-5: if minőségi-keresés = fontos thenfejek-száma = 4 and fejek-száma = 5. Új attribútum, ill. szabály beiktatásával működési-szint növelés érhető el. A szabályok összevonása megengedett, ha a feltételük megegyezik és következményükben ugyanaz az attribútum szerepel.

15 Típus Fejek száma ÁllóképKeresésÁrJavaslat VHS4igen alacsony VCX- 1000 VHS4igen közepes Record- Mate99 BETA3nemigenalacsony XMovie- Beta VHS5igen magas Super- Viewer- 2.0

16 Döntési tábla készítése 1. Leíró közelítés: összes javaslat beírása, majd táblázat kitöltése soronként 2. Empirikus közelítés: ugyanarra a javaslatra akár több alternatív sort is megadhatunk Pl. egy termék követéséhez szükséges hibajegyzék esetén:  külön tárolunk minden reklamációt  hiba-jelenségenként gyűjtjük a reklamációkat Ezután szabályok generálása indukcióval. Egyszerűsítő javaslatok:  azonos sorokból csak egyet tartsunk meg  a megegyező javaslattal rendelkező sorokat „or”-al fogjuk össze

17  Cél megadása: goal = ;  Indulhat a konkrét feladat megoldása  A nem definiált attribútum-értékekre alapértelmezés szerint angol kérdő-mondattal kérdez rá:  „ What is the value of ? ” Példa: What is the value of típus?VHS What is the value of minőségi-keresés?fontos What is the value of állókép?igen What is the value of keresés?igen What is the value of ár?magas javaslat = Super-Viewer-2.0.

18  Minden esetben adjon tanácsot  Felhasználóbarát párbeszéd biztosítása  Szituációk kidolgozása, melyekhez több javaslat tartozhat  Bizonytalanságkezelés  Szabályok finomítása absztrakció útján, vagy kiegészítés további szabályokkal  Egyesítjük az ismétlődő szabályokat  Újabb szabályok bevitelével bővítjük a tárolt ismeretanyagot

19  Akkor is adjon tanácsot, ha ismereteinek határához ért.  Helyezzünk el lezáró szabályt. szab-6: ifjavaslat is unknown and display (‘Nem tudok javaslatot adni!’) thenjavaslat = nem-adható.

20  Felhasználói párbeszédet támogató meta-szabályok alkalmazása  Kérdő mondat deklarálása: question( ) = ‘Milyen…’. pl.: question(típus) = ‘Milyen típusú képmagnót kíván venni?’.  Válasz-menü deklarálása: legalvals( ) = [, …]. pl.: legalvals(típus) = [‘VHS’,’BETA’].  válasz-ellenőrzés: legalvals( ) =. pl.: legalvals(fejek-száma) = number.

21 question(típus) = ‘Milyen típusú képmagnót kíván venni?’. legalvals(típus) = [‘VHS’, ’BETA’]. question(minőségi-keresés) = ‘Fontos-e a keresés minősége?’. legalvals(minőségi-keresés) = [fontos, nem-fontos]. question(állókép) = ‘Igényt tart-e állókép üzemmódra?’. legalvals(állókép) = [igen, nem]. question(keresés) = ‘Igényt tart-e felvétel keresésére?’. legalvals(keresés) = [igen, nem]. question(ár) = ‘Milyen árfekvésű készülék érdekli?’. legalvals(ár) = [alacsony, közepes, magas].

22  Ne csak egy, hanem több érték keresése az adott célhoz. pl.: Prolog: nem csak az első megoldásra vagyunk kíváncsiak, hanem mindegyikre  multivalued(javaslat). pl.: multivalued(fejek-száma).

23  A szakértő azonos igényeket kielégítő készülékek közül egyeseket gyakrabban szokott ajánlani, mint másokat.  bizonyossági tényező alkalmazása: cf  válaszoknál is használható: ‘Igényt tart-e állókép üzemmódra?’ igen, nem igen cf 80 Javaslat = Super-Viewer-2.0 cf 32

24  felhasználó által nem érthető helyzetekben használunk attribútum-absztrakciót  ismétlődő feltétel-csoportokat ki lehet emelni egy új szabály feltételébe csökken a tudásbázis mérete, rövidebb lesz a kiértékelési idő szab-7:ifállókép = igen and keresés = igen thenjó-minőség = igen.  transzformáció szabályok – felhasználó számára kézenfekvőbb az értékcsoportok közti átváltás szab-8:iflegfeljebb < 30000 thenár = alacsony. question(legfeljebb) = ‘Legfeljebb mennyit szán a készülékre?’ legalvals(legfeljebb) = number.

25 szab-9: iflegfeljebb >= 60.000 thenár = magas. szab-10: iflegfeljebb >= 30.000and legfeljebb < 60.000 thenár = közepes. Ne azt kérdezze a rendszer, hogy közepes árfekvésű terméket akar-e vásárolni, hanem azt, hogy legfeljebb mennyi pénzt szán rá.

26  Az azonos attribútum-struktúrájú (ismétlődő) szabályok általánosítása kézenfekvő. Ezek összevonás után helyettesíthetőek. o Változókat tartalmazó egyetlen szabállyal és a változók konkrét (attribútum)érték n-eseivel, mint tényállításokkal, o egyetlen adatbázis szabállyal („szabály-osztállyal”) és attribútum- értékek n-eseit rögzítő adatbázis táblával. o pl.: szab-db: iftípus = [ ] and fejek-száma = [ ] and állókép = [ ] and keresés = [ ] and ár = [] then javaslat = [ ].

27  konzisztencia ellenőrzés : Nagyon törékeny egy ilyen rendszer, ha nem készítjük elő gondosan a rendszer bővítését, az új szabályok könnyen vezethetnek az eddigiekkel ellentmondó következtetésekre.  tudásalapú végtelen ciklus kiküszöbölése

28  szabályok vagy részeik sorrendjének megváltoztatása  bizonytalanságkezelésnél lokális küszöbszám megadása  többértékű (többszörös) cél megadása

29  adatokból megkonstruálnak egy vagy több elfogadható megoldást  sok megoldás – nem mindegy, milyen úton történik a keresés  tudásmérnöknek több beleszólás biztosítása a vezérlés menetébe  a végrehajtás vezérlésével is foglalkozni kell

30 Deklaratív és heurisztikus ismeretek Vezérlési ismeretek Objektumok kidolgozása Vezérlési elemek kidolgozása Szabályok megírása Vezérlési utasítások beírása a szabályokba

31 1. a probléma elemzése és definiálása 2. induló adatok megadása 3. induló szabálykészlet megadása 4. a rendszer megállásának beállítása 5. szabályvégrehajtása vezérlése 6. a rendszer továbbfejlesztése

32 1. a probléma elemzése és definiálása 2. kontextus-hierarchia meghatározása 3. induló kontextusfa megtervezése 4. a kontextusfa implementálása 5. a kontextusfa és a szabályok kibővítése, felülbírálata

33  A feladat részfeladatokra bontása: o Procedurális elemzéssel o Strukturális elemzéssel

34  Átfogó/áttekintő közelítés:  Leszűkítő, részletező közelítés:  Kevert közelítés:  Az egyes kontextusok által átfogott feladat terjedelme legyen közel azonos.  Több változatot is érdemes kidolgozni és elemezni azokat.  Találó neveket adjunk a kontextusoknak.

35  A feladat leírására kombinálják a keret- és a szabályalapú technikákat, a felhasználói felületet pedig objektum-orientált technikával kezelik.  Az általános célú tudásalapú eszközök piacán a hibrid eszközök dominálnak.

36 1. probléma meghatározása 2. keretek és rések megadása 3. példányok megadása 4. felhasználói felület megadása 5. szabályok megadása 6. démonok megadása 7. üzenetküldés kidolgozása

37  A hiteles (dependant) szakértői rendszerekkel szembeni követelmények:  Megbízhatóság  Védelem  Biztonságosság  Karbantarthatóság  Hordozhatóság

38  Hiányzik a követelmény-specifikáció, ha pedig van, akkor nem tartják be.  A tudásbázisba beépítenek szintaktikai és szemantikai hibákat.  Nincs megfelelően reprezentálva a tárgyterületi ismeretanyag és/vagy az alkalmazott következtetések nem illeszkednek a problémához.

39  Verifikálás  Validálás  Rendszertesztelés: Hagyományos szoftverekTudásalapú rendszerek Előre meghatározható teszt- esetekkel Megfigyelés révén Adott bemenethez adott kimenet„elfogadható” kimenetek Objektív és teljeskörűSzubjektív és nem teljeskörű Laboratóriumi környezetbenLaborban nem lehet tesztelni

40  Redundáns szabályok:  Szintaktikailag redundáns Szab-a1 if páratartalom = magas and hőmérséklet = forró thenzivatar = lehetséges. Szab-a2 ifhőmérséklet = forróand páratartalom = magas thenzivatar = lehetséges.

41  Szemantikailag redundáns:  Szab-a3: ifpáratartalom = magasand hőmérséklet = forró thenzivatar = várható.  Szab-a4: ifpáratartalom = magasand hőmérséklet = forró then

42  A feltétel azonos  A következmény egymásnak ellentmondó  Pl.:  then napsütés = várható.  then not napsütés = várható.

43  Ha a feltétel bővebb, a következmény pedig ugyanaz.  Pl.:  2 feltétel => a következmény  2+1 feltétel => b következmény (a not = b)

44  Körbefutó következtetések  if testvérek(X,Y) then szülők-azonosak(X,Y).  if szülők-azonosak(X,Y) then testvérek(X,Y).

45  Szintaktikailag redundáns lenne, de az egyik feltételük ellentmond egymásnak.  if piros-foltos = igen and lázas = igen then betegség = kanyaró  if piros-foltos = igen and lázas = nem then betegség = kanyaró

46  A következményének egyetlen akciója sem jelent megoldást, de nem is eredményezi más szabály tüzelőképessé válását.  if üzemanyagszint-mutató = piros then tank = üres.

47  Informális  Teszteléses  Helyszíni teszt  Validálás modulonként  Érzékenység elemzés

48