Source: https://es.scribd.com/doc/110896730/Ingenieria-del-conocimiento
Timestamp: 2016-05-29 07:40:01+00:00

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es decir.g. por lo general.: forma = pentágono ===> forma = polígono). 3. De esta manera se debe reducir el espacio de búsqueda hasta encontrar la mejor solución.g. el establecer la clase de un problema requiere realizar inferencias y transformaciones sobre éste. convirtiéndolos en cualitativos (e.: Fiebre = 39 grados ===> Fiebre = alta). depende de conocimiento basado en la experiencia. Generalización Se realiza abstracción sobre una jerarquía de conceptos (e. La clasificación heurística se divide en tres etapas: 1. La solución corresponderá con la que mejor coincida con la abstracción de los datos. Es decir. ahora será necesario buscar la mejor solución determinada por la solución abstracta. siendo adecuada para cualquier problema en el que se pueda hacer una enumeración del espacio de soluciones.Se define como clasificación heurística a toda asociación no jerárquica entre datos y categorías que requiere de inferencias intermedias. Se puede ver que esta metodología de resolución de problemas capta una gran cantidad de dominios. Le corresponde al experto decidir cuáles son esas características. Cualitativa Supone abstraer sobre valores cuantitativos. Asociación heurística Se busca la mayor coincidencia entre el caso abstraído y las soluciones. Esta asociación es de naturaleza heurística. la correspondencia entre caso y soluciones no será uno a uno. existirán excepciones. y las coincidencias no serán exactas. 400px Dentro de este proceso. El esquema de razonamiento para hacer estas inferencias se ha de adquirir del experto. Es válida para todas las tareas de análisis. En la siguiente figura se puede ver un esquema del proceso. Abstracción de los datos Por lo general. Esto puede necesitar de más deducciones. o de la utilización de más información. se hace una abstracción del caso concreto para acercarlo a las soluciones que se poseen. y. para poder asociarlo con la descripción de la clase. [editar] Clasificación heurística en los sistemas de reglas
. Tres son las más utilizadas:: Abstracción definicional Se deben extraer las características definitorias del problema y focalizar la búsqueda con éstas. 2. Refinamiento de la solución Haber identificado la abstracción de la solución reducirá el espacio de búsqueda. un punto importante es la abstracción de los datos.
reduciendo de esta manera las interacciones entre diferentes partes del conocimiento. A los expertos les es difícil dar las reglas que son capaces de realizar la labor de clasificación.Por lo general. Condicionalización de condiciones Buscar las condiciones de base que afectan a la confianza de las condiciones. El proceso de refinamiento del sistema ha de hacerse paso a paso. Diferenciación de condiciones Determinar el grado de confianza a aplicar al resultado de las condiciones. 4. enfocando la labor de extracción en cada uno de los elementos que componen las reglas (hipótesis. hechos intermedios. El IC cambia la base de conocimiento. confianza en las evidencias y las asociaciones evidencia-hipótesis).
. 2. El experto da las nuevas reglas al IC. si los hay se retorna al principio. Algunos de los pasos que debe incluir la adquisición son los siguientes: Diferenciación Buscar los síntomas que distinguen entre hipótesis. cadenas de inferencia. [editar] Estrategias de adquisición del conocimiento con clasificación heurística La aplicación de la clasificación heurística a diferentes problemas ha dado con métodos que permiten dirigir la explicitación del conocimiento por parte del experto de una manera más sistemática. la construcción de un sistema mediante clasificación heurística basado en reglas es una labor iterativa. Condicionalización de síntomas Buscar las condiciones bajo las cuales se espera que aparezcan ciertos síntomas dada una hipótesis. El IC prueba casos ya resueltos para comprobar inconsistencias. añadiendo nuevas reglas que cubran nuevos casos y vigilando las interacciones. 3. Se prueban nuevos casos. y además encuentran difícil el formalismo de las reglas. Frecuencia de condicionalización Buscar condiciones de base que hagan a una hipótesis más o menos probable. Si aparecen errores. División de caminos Descubrir los sucesos intermedios entre hipótesis y síntomas que son más probables. se comprueba el nuevo conocimiento con el experto y se empieza de nuevo. 5. Esta labor iterativa se puede dividir para cada uno de los módulos que componen el sistema. Distinción de síntomas Identificar propiedades de síntomas que indican las causas originales. evidencias. Diferenciación de caminos Buscar los eventos intermedios que pueden diferenciar hipótesis con similares evidencias. Si no hay problemas se para. 6. La metodología que se suele seguir es la siguiente: 1.
Deberemos plantear cuatro tipos de elementos y los mecanismos para transformar unos en otros. es decir.
. el motivo por el que pide el crédito.La conjunción de todas estas fases permiten construir la base de conocimiento necesaria para la resolución del problema. cuánto dinero solicita. fincas. las solicitudes de crédito. y su valoración. etc. o no se concede. vamos a plantear un pequeño SBC para la concesión de créditos bancarios para creación de empresas. Cantidad de dinero que solicita. Si tiene créditos anteriores concedidos. Tipo de empresa que quiere crear.
Esta información deberá convertirse mediante el proceso de abstracción de datos en los problemas abstractos a partir de los cuales se hará el razonamiento. [editar] Aplicación de la clasificación heurística Como ejemplo de la técnica de clasificación heurística. Si tiene cuentas corrientes. Supongamos que una solicitud contiene la siguiente información:
Si tiene avales bancarios. casas. El propósito de este sistema será examinar las solicitudes de créditos de clientes con pretensiones de crear una empresa para determinar si se les debe conceder y qué cuantía es la recomendable respecto a la que solicitan. será capaz de devolver un crédito si se lo concedemos. El problema que se nos plantea tiene por lo tanto una labor de análisis que nos ha de predecir la fiabilidad de si cierta persona. y en el caso de que se conceda. Si ha firmado cheques sin fondos. El número de soluciones a las que podemos llegar es evidentemente finito: el crédito se concede. en ciertas condiciones. se decidirá si la cuantía solicitada es adecuada o si sólo se puede llegar hasta cierto límite. por lo tanto dirigiremos el planteamiento con las fases que necesita. Si tiene familiares que puedan responder por él. Si tiene antecedentes de morosidad. etc. Todas estas características indican que la metodología de resolución que mejor encaja es la clasificación heurística. Fiabilidad de devolución: Información sobre si el cliente tiene antecedentes económicos positivos o negativos. El primero será cómo se plantearán los problemas al sistema. Bienes: Dinero o propiedades que puedan usarse para responder por el crédito o que se puedan embargar en caso de no devolución. Este apoyo se puede evaluar con la información sobre avales y personas allegadas que puedan responder por él. Esta información ha de definir el estado financiero del solicitante. coches. qué elementos se corresponderán con los datos específicos. Podríamos decidir que nuestras soluciones abstractas quedan definidas por los siguientes atributos:
Apoyo financiero: Valoración de la capacidad económica para responder al valor del crédito que solicita.
harán falta reglas para crear la solución concreta indicando la cantidad final que se concede. regular. Aceptación con interés preferente: se concede la cantidad solicitada. en este caso también hará falta generar una solución concreta. Para realizar la abstracción de datos se podrían dar un conjunto de reglas que harían la transformación. malo. 
Ahora nos faltan las reglas que nos harán la asociación heurística entre los problemas abstractos y las soluciones abstractas. como por ejemplo:
Denegación: no hay crédito para el cliente. muy malo. pero se rebaja la cantidad solicitada. bueno. Viabilidad de la empresa: Tipo de empresa que se quiere crear y su posible futuro.
Supondremos que estos cinco atributos pueden tomar valores cualitativos que estarán dentro de este conjunto: muy bueno. Aceptación con rebaja: se acepta el crédito. normal. Aceptación: se acepta el crédito tal como se solicita. pero además se rebajan los intereses que normalmente se ponen al crédito. Un conjunto de reglas que cubre una pequeña parte del espacio de soluciones podría ser:
Mínimo compromiso (Least commitment). Este conocimiento debe incluir: 1. Por ejemplo. pero obtener una solución satisfactoria es computacionalmente prohibitivo. sino que la solución ha de construirse. 2.. Restricciones respecto a las entradas y salidas. modelo que debe contener conocimiento acerca de las restricciones que se deben satisfacer. y por lo general. hay dominios en los que las soluciones no se pueden enumerar a priori. Este tipo de problemas se pueden atacar mediante métodos no guiados por conocimiento.. Podar operadores: se eliminan operadores de acuerdo con criterios globales. todos los sistemas que incluyen tareas de síntesis. Construir una solución necesita que exista un modelo de la estructura y el comportamiento del objeto que se desea construir. cuándo se pueden aplicar y cuáles son sus efectos.
En contraste con la clasificación heurística.. Estos criterios globales consistirán en criterios de consistencia generales que
. Interacciones entre estos dos tipos de restricciones. el experto debe tener una idea clara de la descomposición en tareas del problema y de las relaciones espacio-temporales entre éstas. algunas reglas podrían ser:
si aceptación con rebaja y petición > 5 millones y bienes = 5 millones entonces rebaja a 5 millones si aceptación con interés preferente y petición > 10 millones y bienes > 10 millones entonces rebaja de un 1% de interés si aceptación con interés preferente y hermano del director entonces rebaja de un 2% de interés.. en problemas de diseño. Proponer un operador: se seleccionan operaciones plausibles sobre el estado actual. 3.
[editar] Proponer y aplicar En principio. Se han de definir también las operaciones que se pueden efectuar en cada estado de la resolución. para de esta manera plantear las restricciones que se tienen que cumplir.Por último. Restricciones en la configuración de los componentes. nos hacen falta reglas para poder generar soluciones concretas en los casos que son necesarias. para cada tarea a realizar para alcanzar la solución:
Inicializar el objetivo: se crea el elemento que define el estado actual. Dos son las estrategias generales que se siguen para la resolución de este tipo de problemas:
Proponer y aplicar (Propose and apply). Los pasos que se siguen en esta metodología son los siguientes. o de planificación.
Esta modificación ha de hacerse de acuerdo con la heurística de mínimo compromiso.
Parte de la idea de que el espacio de soluciones está organizado jerárquicamente. que se deben refinar mediante el conocimiento que guiará a través del árbol de soluciones a soluciones más concretas. La estructuración en forma jerárquica ayuda a plantear el problema y a focalizar la solución. se ve claramente que no mejorarán la solución (e. por lo tanto. Seleccionar un operador: se escoge el operador mejor evaluado. aún siendo aplicables. Evaluar operadores: se comparan los efectos de los operadores sobre la solución y se evalúa su resultado. es decir. tanto para descender hacia soluciones más concretas como para descartar ramas. escoger la acción que menos restricciones imponga sobre la solución y.: no tiene sentido escoger el operador que deshaga el efecto del último operador aplicado). continuando si se ha cumplido. de manera que en niveles más altos se encuentran soluciones más generales.
[editar] Mínimo compromiso Un planteamiento alternativo consiste en partir de soluciones parciales e ir reformándolas hasta llegar a la solución. procurando que las modificaciones sean las mínimas.
permiten descartar operadores que. Esta modificación no tiene por qué ser precisamente deshacer el último paso que se realizó.
Esta metodología combina aspectos de la clasificación heurística y la resolución constructiva de problemas.g.
El conocimiento del experto ha de aparecer en la evaluación de los efectos de los operadores sobre las restricciones. Hacer una modificación sobre la solución. La solución puede ser una combinación de un conjunto de hipótesis. de manera que se pueda escoger siempre el operador con menos efecto sobre éstas y que permita más libertad de movimientos.
. Aplicar el operador: se aplica el operador al estado actual. se intenta deshacer alguno de los pasos anteriores. Será labor del experto el definir la jerarquía y el conocimiento necesario para evaluar el estado de la solución en cada nodo. pero que satisfaga las restricciones. La estrategia sería la siguiente:
Partir de una solución inicial no óptima. menos restricciones imponga sobre el próximo paso. Evaluar el objetivo: Se comprueba si se ha llegado al objetivo. o reconsiderando si no. Si la modificación viola alguna de las restricciones. Está indicado para problemas en los que:
El espacio de soluciones es muy grande. Es en este punto donde interviene el conocimiento del experto para realizar la evaluación de los operadores. pero enumerable.
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