# Intelligenza artificiale/Regole di decisione

Intelligenza artificiale
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* DefinizioneIntelligenza artificiale/Definizione
* StoriaIntelligenza artificiale/Storia
* FilosofiaIntelligenza artificiale/Filosofia
** Test di TuringIntelligenza artificiale/Test di Turing
** Stanza cineseIntelligenza artificiale/Stanza cinese
* Rappresentazione della conoscenzaIntelligenza artificiale/Rappresentazione della conoscenza
** Linguaggi formaliIntelligenza artificiale/Linguaggi formali
** Alberi di decisioneIntelligenza artificiale/Alberi di decisione
* Apprendimento automaticoIntelligenza artificiale/Apprendimento automatico
** Apprendimento non supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
*** ClusteringIntelligenza artificiale/Clustering
*** Regole di associazioneIntelligenza artificiale/Regole di associazione
** Apprendimento supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
*** Regole di decisioneIntelligenza artificiale/Regole di decisione
*** Sistemi espertiIntelligenza artificiale/Sistemi esperti
** Apprendimento con rinforzoIntelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
*** ClassificatoriIntelligenza artificiale/Classificatori
* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
* Problema di soddisfacimento di vincoliIntelligenza artificiale/Problema di soddisfacimento di vincoli
* ApplicazioniIntelligenza artificiale/Applicazioni
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Nella teoria delle dell'intelligenza artificiale le regole di decisione sono delle formule logiche che permettono di associare delle scelte o dei fatti a altri fatti o scelte. Queste regole permettono di individuare collegamenti in ampi insiemi di dati infatti vengono spesso utilizzate per analizzare grandi quantità di dati alla ricerca di associazioni utili. Strutture come i supermercati da molti anni analizzano gli acquisti dei clienti che utilizzano tessere a punti per realizzare pubblicità mirate e per migliorare l'organizzazione dei prodotti.
Nella teoria dell'intelligenza artificiale le regole di associazione sono delle formule logiche che cercano di legare alcuni parametri di ingresso a delle decisioni. Queste regole svolgono lo stesso compito svolto dagli alberi di decisione ma con un approccio diverso.
Le regole infatti analizzano direttamente lo spazio di esempi e cercano di individuare le formule logiche in grado di riprodurre correttamente le scelte. Esistono molti algoritmi per implementare le regole di decisione ma in generale questi algoritmi cercano di individuare i parametri più significativi ed associano a questi le scelte più comuni. Gli esempi che vengono correttamente categoriazzati da queste regole vengono rimossi dall'insieme di analisi e poi si ripete l'analisi fino ad ottenere un insieme di dati da analizzare vuoto.
Procedendo con questa metodologia vengono generate molte regole che spesso coprono solo dei casi particolari e quindi le regole a questo punto non mostrano un comportamento abbastanza generale. Quindi usualmente si procede a effettuare una fase di potatura delle regole dove queste vengono analizzate e raggruppate in regole più generali in modo da ottenere delle regole effettivamente utili.
Finita la fase di potatura delle regole queste vengono applicate ad un insieme di test in modo da poter verificare l'effettiva validità delle regole nell'analizzare situazioni nuove.
A differenza degli alberi di decisione le regole soffrono di un problema di sovracopertura dato che per uno specifico caso possono attivarsi più regole quindi anche l'ordine delle regole è importante, prima vanno poste le regole più generali e in seguito vanno poste le regole che intercettano i casi particolari dato che questi sono meno comuni.