Inteligência artificial por Marina Fouto
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    Inteligência artificial por Marina Fouto Inteligência artificial por Marina Fouto Presentation Transcript

    • Inteligência Artificial
    • Meet David!
    • Sobre a criação● Ciência recente● Nomeada por John McCarthy em 1956 - Summer Seminar● Grande quantidade de problemas em aberto
    • Abrangência● Aprendizado● Percepção● Arte● Jogos● Demonstração de teoremas matemáticos● Finanças● Medicina● Web
    • Para o David...● Teste de Turing ○ Processamento de linguagem natural ○ Representação de conhecimento ○ Raciocínio automatizado ○ Aprendizado de máquina● Teste de Turing Total ○ Visão computacional ○ Robótica
    • Solução de problemas● Criação de agentes capazes de planejar para resolver problemas● A complexidade de um problema depende da quantidade de estados que o envolve ● Qual é a melhor escolha agora? ● Para onde eu vou depois?
    • Solução de problemas Qual é a complexidade do problema apresentado na foto? Visibilidade parcial
    • Solução de problemas● Primeiro caso: ○ O agente sabe o que precisa fazer ○ Pensa e planeja o próximo passo ○ Age de acordo com a melhor solução encontrada, ignorando as outras● Segundo caso: ○ O agente não tem noção do caminho completo (visibilidade comprometida) ○ Fica impossibilitado de encontrar a maneira ótima para chegar ao seu destino (não conhece as ações possíveis para aplicar ao ambiente)
    • Solução de problemas● Funciona quando: ○ O domínio do problema pode ser completamente observável (é possível saber onde o agente começa) ○ O domínio do problema deve ser conhecido (ações possíveis) ○ O domínio do problema deve ser discreto (um número finito de ações para escolher) ○ O domínio do problema deve ser determinístico (é possível saber o resultado de uma ação)
    • Aprendizado de Máquina● Encontrar modelos (como redes de Bayes) baseados nos dados que o agente possui● Aprendizado de máquina = aprender modelos através dos dados ○ O Google utiliza os dados para saber como irá responder a cada busca de usuário● Aprendizado supervisionado e não supervisionado
    • Aprendizado de Máquina● Vetor de características x , x , x , ..., x 1 2 3 n● Previsão do que as características irão abranger x , x , x , ..., x 1 2 3 n y● O algoritmo deve buscar uma função que utilize as características como entradas e compare com situações reais onde o vetor de características é encontrado
    • Aprendizado de Máquina● Exemplo: ○ Processamento de imagens ○ O vetor de características corresponde a pixels da imagem ○ O "y" pode ser um identificador, dizendo se o conjunto de pixels no vetor de características pertence a uma determinada imagem.
    • Aprendizado de MáquinaNavalha de Occam:EVERYTHING ELSE BEING EQUAL,CHOOSETHE LESS COMPLEX HYPOTHESIS. ● Erro de Generalização (dados Erro de generalização = erro de desconhecidos) treinamento de dados + erro de overfitting ● Erro de treinamento de dado (dados agrupados da melhor forma possível -> alta complexidade) ● Erro de overfitting (onde o máximo possível de dados é Complexidade agrupado)
    • Aprendizado de Máquina● SPAM!!! ○ Bag of words -> usado para filtro de spam simples ■ Contagem de palavras existentes num dicionário ○ Maximun Likelihood ■ Estima os parâmetros de um problema, dado um conjunto de dados e um modelo estatístico ○ Bayes Network ■ Grafo acíclico que representa um conjunto de variáveis e suas dependências condicionais ● Quais as palavras mais comumente encontradas em um spam?
    • Aprendizado de máquinaExemplo: Rede de Bayes
    • Aprendizado de Máquina● K Nearest Neighbors ○ Usado em casos em que o número de parâmetros pode crescer vastamente ○ Algoritmo: ■ Aprendizado: memoriza os dados ■ Atribui um peso ao novo exemplo: ● Encontra os vizinhos mais próximos ● Retorna o peso que aparece na maioria dos vizinhos próximos● Perceptron ○ No próximo episódio...
    • Redes Neurais● Neurônio ○ Célula cerebral que coleta, processa e dissemina sinais elétricos ○ Constituído por ■ Dendritos = recebem sinais elétricos ■ Axônio = enviam sinais elétricos ■ Sinapses = Pontos de encontro ■ Soma = corpo celular ○ Córtex = tecido formado por redes neurais
    • Redes Neurais● Modelo de McCulloch & Pitts (Norvig)
    • Redes Neurais● Formadas por unidades ligadas por vínculos● Vínculo entre unidades propagam a ativação entre estas unidades● Cada vínculo possui um peso● Cada unidade calcula uma soma de suas entradas
    • Redes Neurais● Uma função de ativação é aplicada à soma apresentada anteriormente, que irá ativar a saída
    • Redes Neurais● Função de ativação próxima a 1 quando as entradas forem corretas e próxima a 0 caso contrário● Não-linear ○ Funções lineares fazem a rede neural entrar em colapso
    • Redes Neurais● Configurando o peso de desvio e as entradas de uma unidade, é possível representar portas lógicas como neurônios artificiais
    • Redes Neurais● Os pesos de desvio são os parâmetros da função● Ajustando-os, é mudada a função que a rede representa. Assim acontece o aprendizado● São comumente utilizadas para classificação ou regressão● Existem duas categorias de redes neurais, baseando-se na alimentação de suas entradas: ○ Direta: representa uma função da sua entrada atual somente ○ Recorrente: utiliza como entrada suas próprias saídas
    • Redes Neurais: Perceptron● Redes perceptron são utilizadas quando os dados que desejamos analizar podem ser separados por uma função linear Uma rede perceptron só convege caso os dados sejam linearmente separáveis.
    • Redes Neurais: Perceptron● Função linear: W1X+W0● "Chutar" um valor para W1 e W0, que não serão corretos (a menos que se tenha muita sorte!)● Os pesos seguintes serão encontrados a partir dos pesos anteriores, baseado em uma função considerando uma taxa de erro● Após muitas iterações, se houver um separador linear adequado aos dados, a rede perceptron irá convergir.
    • Inteligência Artificial