Yapay Zeka ve Uzman Sistemler

... konulu sunumlar: "Yapay Zeka ve Uzman Sistemler"— Sunum transkripti:

1 Yapay Zeka ve Uzman Sistemler
Aslı Eyecioğlu Özmutlu

2 Hedefler Bilginin sunulması yöntemi Uzman Sistemlerin Tasarlanması

3 Bilgi tabanının oluşturulma süreci
C. Bilginin sunulması yöntemi ve modelinin seçilmesi Üretim modelleri (Production Models) Bilgi Çerçeveleri (Frame) Anlamsal Ağlar (Semantic net)

4 Bilgi Çerçeveleri (Frame)
Bilgi Çerçeveleri: Bilgi Çatıları da denir. İlk kez 1975 yılında M.Minsky tarafından teklif edilmiştir. İlişki sayısı çok ve hiyerarşik bir yapıda kurallara dayalıdır. Kurallar arasındaki ilişkilerin kontrol edilmesi zordur.

5 Bilgi Çerçeveleri (Frame)
Çatı sisteminde bilgiler ‘slot’ denilen alt gruplar oluşturur. Bu alt gruplar birden fazla bileşen içerebilir ve başka alt gruplarla ilişkilendirilebilir. Bileşenlerde kendi içinde farklı değerler (facet) alabalilir. Çatı -Alt Grup – Bileşen - Değerler

6 Bilgi Çerçeveleri (Frame)
Hiyerarşinin en yukarısındaki çatıda bütün diğer çatılar için doğru olan genel bir enformasyon bulunmaktadır. Çatılar daha yukarı seviyesinde bulunan velilerin özelliklerini taşırlar.

7 Bilgi Çerçeveleri (Frame)
Örn: ABD’nin kuzey batısında yaşayan kuşlar

8 Bilgi Çerçeveleri (Frame)
Çatı sistemleri dinamik ve statik olarak ikiye ayrılırlar. Nesne tabanlı (Object-oriented) oluşturulabilirler. Çatı sistemlerinin dezavantajı karmaşık bir bilgi sunma modeline dönüşebileceği için çıkarım mekanızması daha yavaş çalışır. Çatı sistemlerini kullanan uzman sistemler: PIP,LEDİ, CALLISTO, KAPPS, ISIS, MOLGEN

9 Anlamsal Ağlar Anlamsal Ağlar (Semantic Nets)
Semantik Ağlar belkide en eski bilgi temsil metodlarındandır. Diğer temsil metodları için temel teşkil etmektedir.  Problemin bilgi alanındaki nesneler ve aralarındaki ilişkileri (üyelik ilişkisi, akrabalık ilişkisi, vb.) göstermek için hazırlanmış bir şemadır.  Semantik ağlar nesneleri veya gerçekleri belirten düğümler ve nesneler arasındaki ilişkileri gösteren hatlardan oluşmaktadır.

10 Anlamsal Ağlar Anlamsal ağlara yaygın olan ilişkiler:
Bir sınıfın elemanı olmak (-dır, -dir vs.) Otobüs profesyonel bir araç –tır. 2. Sahip olmak var ile kullanılır. Zürafanın uzun boynu var. 3. Neticesinde –dir, Sebep-netice ilişkisini gösterir. Karaciğerin bozulması neticesinde kandaki albumin miktarı düşmüş -tür.

11 Anlamsal Ağlar Anlamsal ağlar örneği.

12 Anlamsal Ağlar Avantajları:
Yeni düğüm ve hatların eklenmesinde, eskilerin silinmesinde ve düzenlenmesinde esneklik sağlaması, Dezavantajları: Kurallar ve çerçeveler gibi formal bir yapısı yoktur.

13 Uzman Sistemlerin Tasarlanması
Uzman Sistem tasarlamadan önce cevaplanması gereken sorular : Uygulama yapılacak alanın sınırları kesin olarak belli mi? Problem, yordamsal programlama ile çözülebilir mi? Uzman Sisteme ihtiyaç var mı? İşbirliği yapılabilecek en az bir uzman kişi mevcut mu? Uzman kişi, bilgisini anlaşılabilir derecede açıklayabiliyor mu?

14 Uzman Sistem Proje Örnekleri
(1) Banka Kredi Notu Belirlenmesi için bir Uzman Sistem Tasarımı; (2) Deprem Hasar Tespiti için Uzman Sistem; (3) Boğaz Enfeksiyonu Teşhisi Uzman Sistemi; (4)Uygun Bilgisayar Tür Tercihi Uzman Sistemi; (5) Uzman Sistem ile Kitap Önerisi; (6)Kişiye göre Motosiklet Tavsiyesinde Bulunan Uzman Sistem; (7) Telefon Sorunu Tespiti Yapabilen Uzman Sistem.

15 Animal expert system – CLIPS
(deffacts knowledge-base (goal is type.animal) (legal answers are yes no) (rule (if backbone is yes) (then superphylum is backbone)) (rule (if backbone is no) (then superphylum is jellyback )) (question backbone is "Does your animal have a backbone?") (rule (if superphylum is backbone and warm.blooded is yes) (then phylum is warm)) warm.blooded is no) (then phylum is cold)) (question warm.blooded is "Is the animal warm blooded?") (rule (if superphylum is jellyback and live.prime.in.soil is yes) (then phylum is soil)) live.prime.in.soil is no) (then phylum is elsewhere)) (question live.prime.in.soil is "Does your animal live primarily in soil?") (answer is "I think your animal is a " type.animal)) Notes In biology, a phylum is a taxonomic rank below kingdom and above class. A superphylum is a taxonomic category above phylum and below subkingdom

16 Bilgi Tabanı Oluşturma
Kural tabanlı uzman sistem örenkleri:

17 Proje Çalışması 5-6 kişilik gruplar oluşturp problem belirleyin.
Projeler 12. ve 13. haftalarda sunulacak.

18 Yararlanılan Kaynaklar
Aybars Uğur, Yapay Zeka Ders Notları. Novruz Allahverdi, Uzman Sistemler bir yapay zeka uygulaması, Nobel Akademik Yayıncılık, 2002 Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık, 2016, 5. Baskı

19 Teşekkürler Aslı Eyecioğlu Özmutlu aozmutlu@bartin.edu.tr