التعلم النشط و استقراء قاعدة المعرفة

Other Title(s)

Active learning and knowledge-base induction

Joint Authors

الرتيمي، محمد أبو القاسم
بسباس، وجدي سالم

Source

أبحاث و دراسات المؤتمر الرابع عشر للاتحاد العربي للمكتبات و المعلومات (اعلم) : هندسة المعرفة في الوطن العربي، طرابلس (ليبيا) 14-18 مارس 2003.

Publisher

Arab Federation for Libraries and Information

Publication Date

2003-03-31

Country of Publication

Tunisia

No. of Pages

22

Main Subjects

Library Sciences

Topics

• Information centers
• Databases

Arabic Abstract

-تعرض هذه الورقة طرقا لتعزيز دقة أنظمة التعلم الاستقرائي، و تهتم بمسائل : تعلم قواعد الأثر production rules في مهام تصنيف متعددة الفئة multi-class classification tasks في مجالات مشوشة، و اإبقاء على تعلم مستمر عند مصادفة وضع جيد عقب انتهاء مرحلة التعلم الأولى، و تصنيف كائن ما object عندما لا يوجد قانون ينطبق على ذلك الكائن.

لقد اوضحنا أن دمج نسق تقييم الأداء و التعلم يعمل على تقديم تصنيفات دقيقة لفئات بيانات واقعية.

و تعرض الورقة النظام أريس ARISالذي يحقق هذا الأسلوب، و قد تبين أن التصنيفات الناتجة هي غالبا أدق من تلك التي توفرت عن طريق قواعد المعرفة غير المنقحة.

يعتمد قرار التصميم الرئيسي في نظام أريس على ترتيب القوانين Rules طبقا لأوزانها، و يتم تعلم وزن القانون باستخدام نظرية باييز لحساب أوزان شروط القانون و دمجها، و يركز هذا النموذج على تحليل قاعدة المعرفة و يساند عملية التنقيح بكفاءة.

إن هذا النظام (أي أريس ARIS) ليس تفاعليا، و يعتمد على كاشفات heuristics لتركيز عملية التنقيح على تلك التجارب التي تبدوا أكثر تناغما مع فئة بيانات التنقيح.

و يتكون الإطار التصميمي لنظام ARIS من نموذج جدولي لتمثيل أوزان القانون و العلاقة بين حالات التنثيح و القوانين التي تنطبق على كل حالة لتركيز عملية التنقيح، و قد استخدم النظام لتنقيح قواعد معرفة صنعها ARIS بنفسه، و كذلك تنقيح قواعد معرفة اختلقها نظام RIPPER و نظام C4.5 في عشرة ميادين تم اختيارها.

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-376320

• APA
• MLA
• AMA