1. Machine Learning Come migliorarsi attraverso l’esperienza Rossi Fabio 2004-05-12

21. Apprendimento Induttivo Completezza e Consistenza

22. Alberi di Decisione Metodo di apprendimento di conoscenza simbolica

24. Alberi di Decisione Clienti? No Si No No Si Si No Si Si Si No Si Si 0 Alcuni Pieno Attesa stimata? Alternative? fame? Prenotazione? E' Venerdì o sabato? Alternative? Bar? Pioggia? >60 30-60 10-30 0-10 No Si No Si No Si No Si No Si No Si No Si Aspettare o meno?

28. Alberi di Decisione Come utilizzare gli esempi D? E s. A lt . Ba r V / S F a . Clien . P z . P io . Pr e. T i p. A tt . A tt ? X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 SI SI N O SI SI N O N O N O N O SI N O SI N O N O SI N O N O SI SI N O SI SI N O SI N O N O N O SI SI N O N O N O SI SI N O SI SI SI N O SI N O SI N O SI N O SI N O SI A lc P ien A lc P ie P ie A lc A lc N e s P ie P ie N e s P ie $$$ $ $ . . Fr T a il F . F T a il . . 0 - 10 30 - 60 S i N o S i S i …

32. Inductive Logic Programming Per la rappresentazione degli esempi e dei concetti

33. Conoscenza e Apprendimento Come utilizzare la conoscenza a priori L’approccio induttivo “puro” cerca ipotesi: Ipotesi  Descrizioni Classificazioni. Ovviamente cerca Ipotesi “semplici” e consistenti con le descrizioni

55. Bibliografia Fonti del seminario