MƠN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO LÝ THUYẾT I Một số khái niệm AIThuật tốn thuật giải Giới thiệu TTNT a) Mục đích TTNT Theo Winton: Mục đích TTNT làm cho máy điện tử thơng minh hơn, có ích giúp khám phá quy luật khả hoạt động trí tuệ người Từ tác động trực tiếp làm cho người thơng minh hơn, hđ có hiệu b) Hướng phát triển tin học: phát triển theo mũi nhọn - CNTT - CNPM: người phân tích tốn thành module mua chương trình viết sẵn lắp ghép lại - Cơng nghệ tri thức - Mạng viễn thơng c) Vai trò TTNT Ư Ùn g d u ïn g I n te llig e n c e S y s te m K y õ t h u a ät K n o w le d g e E n g in e e r in g ( C o â n g n g h e ä v e t r i t h ùc ) K h o a h o ïc A r tif ic ia l I n t e l lig e n c e ( T r í t u e ä n h a ân t a ïo ) d) Các định nghĩa - TTNT: định nghĩa hệ thống máy móc có khả thực hành động người xem thơng minh - Intelligence (thơng minh): nghiên cứu, thu thập thơng tin tiêu biểu cố gắng học ý tưởng xử lý não người, bao gồm việc nghiên cứu vật có ý tưởng, có ý nghĩa, có ý, nhận dạng, hiểu vấn đề sáng tạo vấn đề - Artificial (nhân tạo): có nghĩa có gắng sử dụng máy tính để xây dựng hệ thống nhân tạo bắt chước đặc tính việc thu thập thơng tin cách thơng minh Thuật tốn thuật giải a) Thuật tốn - Khái niệm: Là bước để giải tốn Giải tốn máy tính khái niệm thuật tốn mở rộng hơn, bước để thực tốn chương trình máy tính Trong thực tế nhiều tốn khơng thể xây dựng thuật tốn cách tường minh xây dựng thuật tốn cách tường minh thời gian giải q lớn, đặc biệt tốn tìm kiếm Để giải tốn dạng người ta dùng thuật giải * Phương pháp tìm kiếm leo đồi dốc đứng - Khi tìm kiếm leo đồi muốn chọn trạng thái tốt ta chọn trạng thái tốt trạng thái hành lân cận trạng thái trên, ta bỏ qua trạng thái tốt thực Do đó, lời giải tốn khơng phải lời giải tối ưu - Tư tưởng: B1: Nếu điểm bắt đầu trạng thái kết thúc dừng lại thơng báo tìm lời giải B2: đặt trạng thái đầu u0 trạng thái hành B3: lặp tìm thây trạng thái kết thúc ut khơng tìm thấy trạng thái tốt trạng thái hành ta thực + Ta đặt tất trạng thái trạng thái hành u tốt vào tập s + Chọn trạng thái tốt tập s làm trạng thái hành u phát triển trạng thái kề hợp lệ u * Phương pháp tìm kiếm tốt (Best First Search) - Tư tưởng B1: Đặt trạng thái đầu trạng thái hành u Nếu trạng thái kết thúc dừng B2: Phát triển trạng thái khơng hợp lệ u B3: Chọn trạng thái tốt số trạng thái sinh quay lại bước B4: Nếu khơng trạng thái chưa tìm trạng thái đích dừng - Mã giả: Procedure BFS Begin Lập danh sách L có trạng thái đầu Lặp gặp điều kiện dừng 2.1 If (L = ø) {thơng báo thất bại; exit;} 2.2 Chọn trạng thái U danh sách L loại U khỏi L 2.2.1 If (U = UT) U đích {thơng báo thành cơng; exit;} 2.2.2 Else While (mỗi trạng thái V kề U) Đặt V vào L; 2.3 Sắp xếp L theo thứ tự tăng dần h(u); End; End; - Nhận xét: + Thuật giải BFS ln nhận lời giải tối ưu tốn có lời giải + Nếu tốn khơng có lời giải BFS duyệt tất trạng thái khơng gian trạng thái khơng gian trạng thái lớn II Biểu diễn xử lý tri thức Thuật tốn Vương hạo Robinson a) Thuật tốn Vương hạo B1: Chuyển sở tri thức cần chứng minh dạng sau: gt1, gt2, gt3,….,gtn -> kl1, kl2, kl3, ….,kln Trong giá trị gti klj mệnh đề dạng chuẩn “hội (^)” “tuyển (v)” “phủ (¬)” B2: Nếu gti có phép VÀ “^” ta thay phép “,” Nếu klj có phép HOẶC “v” thay “,” Vd: p ∨ q, r ∧ (¬p ∨ s) → ¬q ∨ ¬r ⇒ p, q, r, ¬p ∨s → ¬q, ¬r B3: Chuyển gti klj phủ định Vd: p ∨ q, ¬(r ∧s), ¬q, p∨r → s, ¬p ⇒p ∨ q, p∨r, p → s, r ∧s, q B4: Nếu gti có phép v “HOẶC” ta tách = dòng Nếu klj có phép ^ “VÀ” ta tách = dòng Vd: p, ¬ p ∨ q → q p, ¬ p → dòng q p, q → q dòng B5: Nếu dòng có biến mệnh đề chung vế biến mệnh đề cm Nếu dòng khơng có biến mệnh đề chung vế mà gti phép “v” klj phép “^” hai vế chưa có mệnh đề chung chung ta quay lại bước Vd: P,q-> p -> mệnh đề B6: Nếu sở tri thức cm tất các dòng cm ngược lại sở tri trức khơng cm Vd: P, ¬q-> q -> mệnh đề b) Thuật tốn Robinson B1: Đưa sở tri thức cần chứng minh dạng sau: gt1, gt2, gt3,….,gtn -> kl1, kl2, kl3,….,kln Trong giá trị gti klj mệnh đề dạng chuẩn “hội (^)” “tuyển (v)” “phủ (¬)” B2: Nếu gti có phép VÀ “^” ta thay phép “,” Nếu klj có phép HOẶC “v” thay “,” vd: p ∨ q, ¬(r ∧s), ¬q, p∨r → s, ¬p ⇒p ∨ q, p∨r, p → s, r ∧s, q B3: Thành lập tập mệnh đề gồm gti ¬ klj (loại bỏ ->) B4: Lặp chọn mệnh đề áp dụng luật hợp tuyển lặp mệnh đề Thuật giải Vương hạo Bài tốn 1: Cm mệnh đề: p ∨ ¬q , (¬s ∨q) ∧ (r ∨s) , ¬p ∧ u ⇒ r ∨ u ⇔ p ∨ ¬q , ¬s ∨ q, r ∨s , ¬p , u ⇒ r, u ⇔ p ∨ ¬q , ¬s ∨ q, r ∨s , u ⇒ r , u, p ⇔ p ∨ ¬q , ¬s ∨ q, r ∨s , u ⇒ r , u, p Tách phép ∨: (p ∨ ¬q) thành dòng B1: p, ¬s ∨ q, r ∨s , u ⇒ r , u, p (đcm có mệnh đề p hai phía) B2:¬q , ¬s ∨ q, r ∨s , u ⇒ r , u, p ⇔ ¬s ∨ q, r ∨s , u ⇒ r , u, p, q Tách phép ∨ : ¬s ∨ q thành dòng B2.1: q, r ∨s , u ⇒ r , u, p, q (đcm có mệnh đề q hai phía) B2.2: ¬s , r ∨s , u ⇒ r , u, p, q ⇔ r ∨s , u ⇒ r , u, p, q, s Tách phép ∨: r ∨ s thành dòng B2.2.1: s , u ⇒ r , u, p, q, s (đcm có s, u hai phía) B2.2.2: r, u ⇒ r , u, p, q, s (đcm có r, u hai phía) Các dòng dẫn xuất từ dạng chuẩn ban đầu chứng minh , vấn đề chứng minh Bài tốn 2: Cho {p→q, q→r} Kết luận: {p→r} Ta có: p→q = ¬p∨q q→r = ¬q∨r p→r = ¬p∨r B1: Dạng chuẩn: ¬p∨q, ¬q∨r → ¬p∨r B3: ¬p∨q, ¬q∨r → ¬p, r B4: Phân thành dòng: ¬p, ¬q∨r → ¬p, r (CM) q, ¬q∨r → ¬p, r B2: Chuyển vế: (2) p, q, ¬q∨r → , r B4: Phân thành dòng: (1’) p, q, r → r (CM) (2’) p, q, ¬q → , r B2 : Chuyển vế (2’) : p, q → , r, q (CM) Bài tốn 3: Cho {(a∧b) →c, (b∧c) →d, ¬d CM: a→b Ta có : (a∧b) →c = ¬(a∧b) ∨ c = ¬a ∨ ¬b ∨ c (b∧c) →d = ¬(b∧c) ∨ d = ¬b ∨ ¬c ∨ d a →b = ¬a ∨ b B1 : Dạng chuẩn : ¬a ∨ ¬b ∨ c, ¬b ∨ ¬c ∨ d, ¬d → ¬a ∨ b B2: Chuyển vế: ¬a ∨ ¬b ∨ c, ¬b ∨ ¬c ∨ d, → ¬a ∨ b, d B3: ¬a ∨ ¬b ∨ c, ¬b ∨ ¬c ∨ d, → ¬a , b, d B4: Phân dòng: ¬a , ¬b ∨ ¬c ∨ d, → ¬a , b, d (CM) ¬b ∨ c, ¬b ∨ ¬c ∨ d, → ¬a , b, d B2: Chuyển vế (2): a, ¬b ∨ c, ¬b ∨ ¬c ∨ d, → b, d B4: Phân dòng: (1’) a, ¬b ∨ c, ¬b ∨ ¬c → b, d - Các phương pháp giải thuật tốn: + Phương pháp giải vấn đề theo hướng xác định trực tiếp lời giải + Phương pháp Vét Cạn + Phương pháp đệ quy - Tính chất thuật tốn + Tính đắn thuật tốn: phải dùng cơng cụ tốn học để chứng minh + Tính đơn giản thuật tốn: dễ hiểu, dễ lập trình, dễ hiệu chỉnh + Tính tối ưu thuật tốn: có nhiều thuật tốn b) Thuật giải - Khái niệm: Là phương pháp để giải tốn, để nhận kết chấp nhận Thực chất giải thuật giải phương pháp giải để nhanh chóng nhận kết tốn c) Sự khác thuật tốn thuật giải Giải Giải thuật tốn thuật giải - Áp dụng - áp dụng cho cho tốn đơn tốn phức giản tạp - Cho kết - Cho kết quả chấp xác nhận - Các - Thời gian tốn phức giải thuật tạp thời gian tốn ngắn giải lớn - Khơng gian lưu trữ phù hợp với phương tiện tính tốn đại Heuristic phương pháp tìm kiếm heuristic a) Khái niệm hàm Heuristic - Hàm heuristics (kí hiệu h(u)) hàm dẫn hướng hay gọi hàm ước lượng q trình tìm kiếm H(u) = t t ước lượng chi phí để từ trạng thái U đến trạng thái đích UT - Với tạng thái Ti khơng gian trạng thái, xác định giái trị h(T i) số đo đánh giá trạng thái Ti, hay chi phí để từ trạng thái T0 đến trạng thái đích TG Hàm h(Ti) hàm thực dương, q trình tìm kiếm giá trị hàm h(Ti) giảm dần Tại trạng thái đích h(TG) = b) Thuật giải Heuristic - Khái niệm: Là quy tắc, phương pháp, chiến lược, mẹo giải nhằm giảm khối thời gian tìm kiếm lớn + So với thuật giải leo đồi thời gian tìm kiếm thuật giải BFS lớn bù lại thuật giải cho lời giải tốt Thuật giải AT; AKT; A* a) Thuật giải AT: - Thuật giải AT dạng thuật giải BFS AT dẫn hướng tìm kiếm hàm đánh giá thơng tin q khứ để đánh giá tốt xấu trạng thái - G đường từ trạng thái đầu đến trạng thái hành Đường (chi phí) từ trạng thái đầu đến trạng thái hành xác định theo phương pháp truy hồi Đường từ u0 đến un tính sau: G(un) = cost (u0, u1) + cost (u1 + u2)+ … + cost (un-1 + un) Nếu gọi v trạng thái kề u : g(v) = g(u) + cost (u,v) Trong : G(u) : chi phí từ trạng thái đầu đến trạng thái v Cost (u,v) : chi phí để từ trạng thái u đến trạng thái v => dù cấu trúc thuật tốn giải BFS AT giống AT phải tính đường theo phương pháp truy hồi nên thời gian thuật giải dài so với thuật giải BFS AT ln lời giải tối ưu B1: + Mọi đỉnh, Mọi giá trị g ẩn + Mở đỉnh U, gắn g(U) = B2: Chọn đỉnh mở với giá trị thành g tương ứng nhỏ gọi đỉnh V + Nếu V mục tiêu: đường từ đỉnh ban đầu đến đỉnh V ngắn g(V) -> thành cơng ->dừng + Nếu khơng tồn đỉnh mở nào: biểu diễn vấn đề khơng tồn đường tới mục tiêu -> lỗi ->dừng + Nếu tồn đỉnh V trở lên mà có giá thành g(V) nhỏ nhất: phải kiểm tra xem đỉnh có đỉnh đích hay khơng Nếu có: đường từ đỉnh ban đầu đến đỉnh V ngắn g(V) -> thành cơng -> dừng Nếu khơng có: chọn ngẫu nhiên đỉnh gọi đỉnh V B3: + Đóng đỉnh V, mở đỉnh sau V Với đỉnh U sau V, tính: g(U) = g(V) + cost(U→V) B4: quay lại bước - Mã giả: Procedure AT Begin Lập danh sách L có trạng thái đầu Lặp gặp điều kiện Vd: (p ∨¬q) ∨ (¬r ∨ s ∨ q) ⇒p ∨ ¬r ∨ s B5: Cơ sở tri thức cm -> nhận câu rỗng, ngược lại biến mệnh đề khơng áp dụng luật hợp tuyển sở tri thức khơng cm Biểu diễn tri thức mạng ngữ nghĩa - Mạng ngữ nghĩa phương tiện để bảo vệ ngữ nghĩa thơng tin Là phương pháp biểu diễn tri thức giống đồ trị, nút đồ thị khái niệm (trừu tượng, thực) Các nút hay đỉnh đồ thị thể mối quan hệ đỉnh thơng qua động từ: 17 là, có, biết, làm,… 12 - Đặc điểm: + Mạng ngữ nghĩa 25 Ccó tính chất kếD thừa I + Dễ biểu diễn dùng 10 đồ thị nên 12 dụng thuật E cóHình thể áp tốn đồ 16 thị tìm biến liênK thơng hay thuật H tốn11tìm khác 14G + Đặc điểm khơng tốt thể H tính kế thùa chưa có quy ước K 18 cho mạng ngữ nghĩa bổ sung thêm nút mới, nút khơng hồn tồn phù hợp với tính chất mạng ngữ nghĩa + Nhược điểm: Chưa có quy ước xây dựng mạng ngữ nghĩa bổ sung tính chất khơng hồn tồn phù hợp với tính chất mạng ngữ nghĩa Ví dụ: Mạng ngữ nghĩa biểu diễn câu “An đọc sách dày cười khối chí A n đ o ïc c øi c a ùi g ì s a ùc h n h t h e n a øo k h o a ùi c h í n h t h e n a øo d a øy Biểu diễn Tri thức Frame (Cấu trúc hóa tri thức) Do tri thức có tính chất cấu trúc tính cấu trúc thể chỗ có nhiều thành phần thành phần cho nhiều phương pháp trực tiếp, cách dịch chuyển/ kế thừa tri thức, cho thủ tục định nội dung tri thức Để thể điều đó, ơng Minsky (MIT) đưa giải pháp để cấu trúc hóa tri thức gọi FRAME tri thức FRAME tri thức có cấu trúc ghi để tạo kết hợp hợp lý thành phần tri thức Một điều khác bảng chỗ: trường cho thực tiếp trường phương pháp để xác định trường Biểu diễn tri thức Script 10 Phối hợp nhiều phương pháp biểu diễn tri thức (2’) a, ¬b ∨ c, d, → b, d (CM) B2: (1’) a, ¬b ∨ c, ¬(b ∧c) → b, d Chuyển vế: a, ¬b ∨ c → b, d, b ∧c B4: Phân dòng: (1”) a, ¬b → b, d, b ∧c (2”) a, c → b, d, b ∧c B2: Chuyển vế (1”) a → (b),b, d, b ∧c (2”) a, c → b, d, b ∧c B4: Phân dòng: (1”’) a → b, d (khơng CM) (2”’) a → b, d, c Kết luận: Bài tốn khơng chứng minh Thuật giải A* Bài tốn 1: Giải tốn tìm đường ngắn từ A đến đồ thị khơng gian 30 Btrạng thái hình b theo A thuật giải A* (Giá trị cạnh 20 hàm đánh giá đỉnh 15 h(T), cạnh cung 22 độ dài cung A F 13 17 12 G 792 D1 16F E 0132 10 I I E 1 3G K 12 1 05 I 61 912 4KG H7 N N E4 102 C 51 1H2 B B B1: OPEN ={(A, g=0, h=0, f=0)} CLOSE ={} lấy A khỏi OPEN đặt vào CLOSE OPEN ={} CLOSE ={(A, g=0, h=0, f=0)} Phát triển A, đỉnh C, D, E, F Đặt đỉnh vào OPEN, tính gía trị hàm f: f(C) = 42; f(D) =32; f(E) = 39; f(F) = 42; OPEN = {(D, 12, 20, 32 ), (E, 15, 24, 39), (C, 17, 25, 42), (F, 20, 22, 42)) B2: Chọn D tốt OPEN đặt vào CLOSE loại D khỏi OPEN OPEN = {(E, 15, 24, 39), (C, 17, 25, 42), (F, 20, 22, 42)) CLOSE = {(A, g=0, h=0, f=0), (D, 12, 20, 32 ) cha(D)= A} Phát triển D đỉnh H, E đặt vào OPEN, tính f Vì E có g(E)=20 >g(E) ∈OPEN nên ta khơng cập nhật lại đỉnh E OPEN OPEN = {(E, 15, 24, 39), (C, 17, 25, 42), (F, 20, 22, 42), (H, 22, 16, 38)} B3: H đỉnh tốt OPEN, H khơng có CLOSE, đặt H vào CLOSE loại H khỏi OPEN OPEN = {(E, 15, 24, 39), (C, 17, 25, 42), (F, 20, 22, 42)} CLOSE = {(A, g=0, h=0, f=0), (D, 12, 20, 32 ), (H, 22, 16, 38) cha(H) =D} Phát triển H đỉnh K, B đặt vào OPEN, tính f: OPEN = {(E, 15, 24, 39), (C, 17, lượng cơng việc tìm lời giải khơng gian tốn lớn dựa vào kinh nghiệm ngun lý gọi ngun lý Heuristic - Đặc điểm: + Phương pháp ln giải tốn phức tạp, khơng phải lời giải tốt + Thời gian giải, khơng gian lưu trữ kết chập nhận + Heuristic thường giải tốn khơng tồn thuật tốn + Heuristic thường xuất dạng định hướng, lời khun + Gần với ngơn ngữ tự nhiên - Phân loại: + Heuristic định tính: đưa lời khun định hướng dạng: Nếu điều kiện thực hành động Những định hướng thường có sẵn tốn dạng ẩn-> cần bổ sung vào giả thiết + Heuristic định hướng: Xác định hàm lượng giá, ước lượng giá trị trạng thái thành giá trị số -> ta so sánh hai trạng thái • Hàm lượng giá xác định từ kinh nghiệm cần phải chỉnh nhiều lần • Hàm lượng giá có ý nghĩa tương đối, với giá trị gần c) Sự khác thuật giải thuật tốn Heuristic - Thuật tốn dãy hữu hạn bước, bước mơ tả xác phép tốn hành động cần thực để giải vấn đề - Trong thuật tốn, bước phải mơ tả cách xác cho bước hiểu theo nghĩa định, tốn có thuật tốn khơng giải thuật tốn - Trong thực tế, nhiều tốn giải cách giải chấp nhận khơng đáp ứng đầy đủ tiêu chuẩn thuật tốn, cách giải gọi thuật giải Thuật giải đề cập đến nhiều khoa học trí tuệ nhân tạo thuật giải heuristics, quy tắc thơ, phương pháp, chiến lược hay mẹo rút từ kinh nghiệm để giải vấn đề Giải tốn thuật giải heuristics dễ dàng đưa lời giải khơng phải lời giải tối ưu d) Các ngun lý Heuristic - Ngun lý tham lam: dừng 2.1 If (L = ø) {thơng báo thất bại; exit;} 2.2 Chọn trạng thái U danh sách L loại U khỏi L 2.2.1 If (U = UT) U đích {thơng báo thành cơng; exit;} 2.2.2 Else While (mỗi trạng thái V kề U) Begin g(V) = g(U) + cost(U,V) Đặt V vào ds L; end; 2.3 Sắp xếp L theo thứ tự tăng dần g(V); End; b) Thuật giải AKT: - Giải thuật AKT kết hợp thuật giải BFS AT - Thơng tin dẫn hướng tìm kiếm: f(u) = h(u) + g(u) Trong đó: F(u): đánh giá trạng thái tốt xấu f(u), q trình tìm kiếm ln chọn đánh giá trạng thái tốt (hàm f(u) thấp) H(u): hàm ước lượng, ước lượng nhảy cách từ trạng thái u đến trạng thái đích (là trường hợp lại) G(u): chi phí thực để từ trạng thái đầu đến trạng thái u - Tư tưởng: B1 : + Mọi đỉnh, hàm g, h, f chưa biết + Mở đỉnh U, gắn g(U) = + sử dụng tri thức bổ sung để ước tính hàm h(s) + Tính f(U) = g(U) + h(U) B2: Chọn đỉnh mở có f nhỏ gọi đỉnh V + Nếu V đích: đường từ đỉnh ban đầu đến đỉnh V ngắn g(V) -> thành cơng ->dừng + Nếu khơng tồn đỉnh mở nào: biểu diễn vấn đề khơng tồn đường tới mục tiêu -> lỗi ->dừng + Nếu có đỉnh mở trở lên có giá trị f nhỏ nhất: phải kiểm tra xem đỉnh có đỉnh đích hay khơng Nếu có: đường từ đỉnh ban đầu đến đỉnh V ngắn g(V) -> thành cơng -> dừng Nếu khơng có: chọn ngẫu nhiên đỉnh gọi đỉnh N B3: + Đóng đỉnh V, mở đỉnh sau V Với đỉnh U sau V, tính: g(U) = g(V) + cost(U→V) + Sử dụng tri thức bổ sung tính h(U) f(U): f(U) = g(U) + h(U) B4: quay lại bước - Mã giả Procedure AKT Begin Lập danh sách L kiểu stack Đặt trạng thái đầu vào danh sách Lặp gặp điều kiện 22 III.Gíới thiệu máy học 11 Học qua logic - Bongard (1970) người ứng dụng tốn tử logic để học nhận dạng đối tượng hình ảnh - ý tưởng: Tìm quan hệ đơn giản số quan hệ sử dụng để học nhận dạng hình ảnh 12 Học quan sát - Thuật tốn Quinlan 13 Học xây dựng định danh - cho trước CSDL dạng bảng cột bảng giá trị thuộc tính, hàng bảng phần tử mang thuộc tính cột - Mục đích xây dựng định danh xây dựng tập luật để xác định phần tử Xi có giá trị thuộc tính {Aj} có thuộc tính mục tiêu T hay E, Xi {Ạ} -> T/ F Để xây dựng tập luật có nhiều phương pháp Phương pháp đơn giản xây dựng định danh - Cây định danh mà nút thuộc tính dẫn xuất, cung giá trị thuộc tính sản xuất, phần tử có thuộc tính mục tiêu - Để chọn thuộc tính xác dựa vào phương pháp : phương pháp vecto quinlan phương pháp đo độ hỗn loạn Bảng liệu Thử Cây đònh danh Xây dựng Luật nhân 25, 42), (F, 20, 22, 42), (E, 20, 24, 44), (K, 33, 14,47), (B,31,0, 31)} B4: Trong OPEN B đỉnh tốt nhất, nên đặt B vào CLOSE, loại B khỏi OPEN OPEN = {(E, 15, 24, 39), (C, 17, 25, 42), (F, 20, 22, 42), (E, 20, 24, 44), (K, 33, 14,47)} CLOSE = {(A, g=0, h=0, f=0), (D, 12, 20, 32 ), (H, 22, 16, 38), (B,31,0, 31) cha(B) = H } Vậy đường ngắn từ A đến B tìm A→ D→H→B với g(B) = 31 A C B H D E KE G KH F E 4 Thuật tốn Quinlan Bài tốn 1: Hãy xây dựng định danh tìm luật theo phương pháp vector đặc trưng Quinlan để xác định loại độc hay khơng độc theo bảng số liệu sau 14 Thuật tốn Quinlan a) Thuật tốn Quinlan - Cho bảng quan sát tập Tê Vị Màu Vỏ Độc hợp mẫu với thuộc tính n định đối tượng A Ngọt Đỏ Nhẵ khơng - Sử dụng độ đo để định lượng n đề tiêu chuẩn nhằm B Cay Đỏ Nhẵ khơng n chọn lựa thuộc tính mang tính C Chu Vàn Có Khơn chất “Phân loại ” để phân bảng a g gai g thành bảng nhỏ D Cay Vàn có Độc g gai cho từ bảng dễ dàng E Ngọt Tím Có Khơn phân tích tìm quy luật chung gai g (bằng đệ quy) F Chu Vàn Nhẵ Khơn - Từ đó, thiết lập định a g n g G Ngọt Tím Nhẵ Khơn cho thấy thứ tự thuộc tính n g xét H Cay Tím có Độc b) Phương pháp phân gai hoạch theo Quinlan để Giải: xây dựng định danh Thuộc tính mục tiêu tốn - Quinlan chọn thuộc tính phân có độc ta chọn thuộc tính dẫn hoạch cách xây dựng xuất để phân hoạch: vector đặc trưng cho giá trị - Thuộc tính vị: thuộc tính dẫn xuất VVị(Ngọt) = (T(ngọt, độc), T(ngọt, thuộc tính mục tiêu Cách tính khơng độc)) = (0/3, 3/3) sau: VVị(Cay) = (T(cay, độc), T(cay, - Với thuộc tính dẫn xuất A khơng độc)) = (2/3, 1/3) A để phân hoạch, VVị(Chua) = (T(Chua, độc), T(Chua, sử dụng tính: khơng độc)) = (0/2, 2/2) vị màu: VA(j) = (T(j,r1), T(j,r2), , - Thuộc tính A T(j,rn)) Trong15đó: 10 V Màu(đỏ) = (T(đỏ, độc), T(đỏ, khơng C Ngọt Chua DphầnEtử T(j,ri)=15(tổng số độc)) = (0/2, 2/2) C cay 10 phân hoạch có giá VMàu(vàng) = (T(vàng, độc), T(vàng, I trị thuộc Etính dẫn xuất A9 j có giá trị thuộc khơng độc)) = (1/3, 2/3) Er / (tổng số phần C, F độc), T(tím, A, E, G tính mục tiêu i VMàu(tím) = (T(tím, D 13 14 K 11 F 13tử phân hoạch có giá trị K khơng độc)) = (2/3, 1/3) vỏ vị F I G I IA j) G 12 thuộc tính dẫn xuất - Thuộc tính vỏ: Ngọt E H Nhẵn Chua Có gai K G 0BH B cay H 812 G B A, E, G D, B, H D, H C, F ... gọi thuật giải Thuật giải đề cập đến nhiều khoa học trí tuệ nhân tạo thuật giải heuristics, quy tắc thơ, phương pháp, chiến lược hay mẹo rút từ kinh nghiệm để giải vấn đề Giải tốn thuật giải heuristics... Quinlan - Cho bảng quan sát tập Tê Vị Màu Vỏ Độc hợp mẫu với thuộc tính n định đối tượng A Ngọt Đỏ Nhẵ khơng - Sử dụng độ đo để định lượng n đề tiêu chuẩn nhằm B Cay Đỏ Nhẵ khơng n chọn lựa thuộc... (p ∨¬q) ∨ (¬r ∨ s ∨ q) ⇒p ∨ ¬r ∨ s B5: Cơ sở tri thức cm -> nhận câu rỗng, ngược lại biến mệnh đề khơng áp dụng luật hợp tuyển sở tri thức khơng cm Biểu diễn tri thức mạng ngữ nghĩa - Mạng ngữ