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CBR

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  1. 1. RACIOCÍNIO  BASEADO  EM  CASOS  (CBR) NIELSEN  RECHIA PONTIFÍCIA  UNIVERSIDADE  CATÓLICA  DO  RIO  GRANDE  DO  SUL   FACULDADE  DE  INFORMÁTICA   PROGRAMA  DE  PÓS-­‐GRADUAÇÃO  EM  CIÊNCIA  DA  COMPUTAÇÃO BUSINESS  INTELLIGENCE  AND     MACHINE  LEARNING  RESEARCH  GROUP
  2. 2. Agenda Experiências  passadas   Suporte  a  decisão   O  que  é  Raciocínio  Baseado  em  Casos   Fluxo  CBR   O  que  é  um  Caso?   Como  CBR  Funciona?   Aprendizado  em  CBR   Quem  usa  CBR?   Como  usar  CBR?   Exemplo
  3. 3. Experiências  passadas Experiências  passadas  apresentam  informações  de   decisões/ações  em  nosso  dia-­‐a-­‐dia   estas  informações  são  a  base  de  um  sistema  CBR   ! ! Custo  de  um  produto?  Será  o  mesmo  de  dias  anteriores?   Empresas  realizam  milhares  de  decisões  em  um  dia!     Decisões  corretas  podem  ser  usadas  como  experiências  passadas
  4. 4. Suporte  a  decisão CBR  utiliza  experiências  passadas  (decisões/ações)  para  gerar   novas  decisões/soluções   ! Problemas  para  desenvolver  um  sistema  CBR:   Elicitação  do  conhecimento   Suporte  a  decisão  é  dinâmico   Sistemas  requerem  manutenções   Sistemas  devem  ser  aceitos  pelos  usuários
  5. 5. O  que  é  CBR? Solução  de  novos  problemas  reutilizando  ou  adaptando   soluções  que  foram  utilizadas  na  solução  de  problemas  do   passado   ! Similar  ao  que  muitas  pessoas  realizam  rotineiramente  para   solucionar  seus  problemas  pessoais.
  6. 6. O  que  é  CBR? Qual  resultado  de  12  x  12?   144   Qual  o  resultado  de  13  x  12?   próximo  de  12  x  12   (12  x  12)  +  12   156
  7. 7. O  que  é  um  Caso? Atributos/features/characteristics  que  descrevem  um   determinado  problema   Em  conjunto  com  um  solução  para  este  problema   textos,  números,  símbolos,  imagens,  videos  …   ! Casos  são  eventos  reais!   Que  são  excelentes  para  justificar  decisões
  8. 8. Fluxo  CBR
  9. 9. O  que  é  um  Caso? Atributos/features/characteristics  que  descrevem  um   determinado  problema   Em  conjunto  com  um  solução  para  este  problema   textos,  números,  símbolos,  imagens,  videos  …   ! Casos  são  eventos  reais!   Que  são  excelentes  para  justificar  decisões
  10. 10. O  que  é  um  Caso? Características  de  um  casa  são:   Indexadas   Não  indexadas
  11. 11. O  que  é  um  Caso? Características  indexadas:     Usadas  para  recuperação     Indicam  a  solução  para  o  caso   ! Características  não  indexadas:     Não  são  usadas  para  recuperação   Não  indicam  a  solução  para  o  caso   Fornecem  valiosas  informações  contextuais  e  lições    aprendidas   ! Características  podem  mudar  de  status
  12. 12. Como  CBR  funciona? Imagine  uma  decisão  com  dois  fatores  de  influência.   Você  deve  conceder  um  empréstimo  para  uma  determinada   pessoa?   ! Fatores:   rendimento  líquido  mensal   Reembolso  mensal  do  empréstimo  
  13. 13. Como  CBR  funciona?Rendimento  líquido  mensal 0 5 10 15 20 Reembolso  mensal  do  emprésomo 0 0.625 1.25 1.875 2.5 NOVO  CASO CASOS  PASSADOS  RUINS CASOS  PASSADOS  BONS
  14. 14. Como  CBR  funciona?Rendimento  líquido  mensal 0 5 10 15 20 Reembolso  mensal  do  emprésomo 0 0.625 1.25 1.875 2.5 Bom  caso
  15. 15. Como  CBR  funciona? Na  vida  real,  o  problema  pode  ser  N  dimensional   Características  podem  ser  ponderadas  para  refletir  sua   importância   Novas  características  podem  ser  adicionadas  se  elas  se   tornarem  relevantes   Tolerante  a  ruído  e  a  falta  de  dados   Denominado  recuperação  do  vizinho  mais  próximo  (KNN)  
  16. 16. Como  CBR  funciona? CBR  é  transparente   Experiência  passada  é  um  métodos  aceito  para  justificar   decisões   Vizinho  mais  próximo  recupera  os  melhores  casos   passados  similares   O  processo  é  transparente   Fácil  de  ser  entendido  pelos  usuários   Aumenta  a  aceitação  dos  usuários
  17. 17. Como  CBR  funciona? Sistemas  baseados  em  regras  justificam  suas  decisões   apresentando  o  caminho  percorrido.   regra  33  -­‐>  regra  61  -­‐>  regra  43  -­‐>  regra  102   Este  caminho  pode  confundir  os  usuários   ! Redes  neutrais  e  algoritmos  genéticos  podem  não  justificar   suas  decisões   Usuários  terão  de  acreditar  que  o  programa  está  correto
  18. 18. Aprendizado  em  CBR Suporte  a  decisão  é  dinâmica   CBR  aprende  adquirindo  novos  casos   Sem  adição  de  novas  regras   sem  a  necessidade  de  novos  treinamentos   sem  renovar  a  base  de  dados
  19. 19. Quem  usa  CBR? American  Express  -­‐  avaliação  de  risco  em  cartões  de  crédito   Microsoft  –  help  desks   Barclaycard  -­‐  fraudes   General  Electric  –  diagnóstico  de  trains,  fabricação  de  plástico   British  Airways  –  Manutenção  de  aviões   Daimler  Chrysler  –  Suporte  para  softwares   Analog  –  Seleção  de  componentes   NASA  –  apoio  para  ônibus  espaciais   Swiss  Bank  -­‐  gestão  de  investimentos   Deloitte  Touche  -­‐  avaliação  de  fraudes
  20. 20. Exemplo Falha  de  um  carro   Sintomas  observados  (ex:  motor  não  dá  partida)  e  valores  medidos  (ex:  Voltagem  da   bateria  =  6.3V)   Objetivo:  Encontrar  a  causa  da  falha  no  carro  (ex:  Sem  bateria)  e  solução  de  reparo   (ex:  recarregar  bateria)   ! Diagnóstico:
 Um  caso  descreve  um  diagnóstico    e  contém:   Descrição  dos  sintomas   Descrição  da  falha  e  a  causa     descrição  da  solução  de  reparo  
  21. 21. Diagnóstico
  22. 22. Cada  caso  descreve  uma  situação   ! Casos  são  independentes  um  dos  outros   ! Casos  não  são  regras
  23. 23. Solucionando  problema Faça  observações  sobre  o  novo  caso   ! Nem  todas  as  características  precisam  ser  conhecidas   ! O  novo  problema  é  um  caso  sem  uma  solução
  24. 24. Solucionando  um  problema Compare  o  novo  problema  com  cada  caso  e  selecione  o  caso   mais  similar   ! Similaridade  é  o  conceito  mais  importante  em  CBR
  25. 25. Similaridade Similaridade  é  avaliada  para  cada  característica   Depende  do  valor  da  característica   Características  podem  possuir  diferentes  pesos  (importâncias)
  26. 26. Similaridade Diferentes  características  possuem  importâncias  diferentes   ! Importância  Alta:   Problema,  Voltagem  da  Bateria,  estado  da  luz   ! Importância  Baixa:   Fabricante,  Modelo,  Ano,  Cor
  27. 27. Comparação  do  problema  com  caso  1
  28. 28. Comparação  do  problema  com  caso  2
  29. 29. Reuso  da  solução  do  caso  1
  30. 30. Como  CBR  funciona? Se  o  diagnóstico  está  correto,  armazene  o  novo  caso  na  base   de  casos.
  31. 31. Referências Watson,  Ian,  and  Farhi  Marir.  "Case-­‐based  reasoning:  A  review."  The   knowledge  engineering  review  9,  no.  04  (1994):  327-­‐354.   Kolodner,  Janet.  Case-­‐based  reasoning.  Morgan  Kaufmann,  2014.   de  Mantaras,  Ramon  Lopez.  "Case-­‐based  reasoning."  Machine  Learning   and  Its  Applications.  Springer  Berlin  Heidelberg,  2001.  127-­‐145.   Leake,  David  B.  Case-­‐Based  Reasoning:  Experiences,  lessons  and  future   directions.  MIT  press,  1996.   MACHADO,  N.  L.  et  al.  Case-­‐based  Reasoning  for  Experience-­‐based   Collaborative  Risk  Management.  The  Twenty-­‐Sixth  International   Conference  on  Software  Engineering  and  Knowledge  Engineering  (SEKE   2014),  p.  262-­‐267,  2014.
  32. 32. RACIOCÍNIO  BASE  EM  CASOS  (CBR) NIELSEN  RECHIA PONTIFÍCIA  UNIVERSIDADE  CATÓLICA  DO  RIO  GRANDE  DO  SUL   FACULDADE  DE  INFORMÁTICA   PROGRAMA  DE  PÓS-­‐GRADUAÇÃO  EM  CIÊNCIA  DA  COMPUTAÇÃO BUSINESS  INTELLIGENCE  AND     MACHINE  LEARNING  RESEARCH  GROUP

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