Inleiding Kennistechnologie §Hoofdstuk 12: Diagnose §Hoofdstuk 13: Machinaal leren §Hoofdstuk 14: De Toekomst van KT
Hoofdstuk 12 Diagnose §vergelijking van geobserveerd met voorspeld gedrag §vaststellen van oorzaken van afwijkingen §(verhelpen van de afwijking)
Problematiek bij diagnose §verschillende soorten oorzaken §mogelijkheden voor onderzoek §nauwkeurigheid van de diagnose §modificeerbaarheid van het systeem §tijdsafhankelijk gedrag §onderlinge beïnvloeding van oorzaken
Modellen voor diagnose §gegevensruimte §hypotheseruimte §(reparatieruimte) §systeemmodel
vaststellen van disfunctioneren §voorwaartse/ achterwaartse simulatie §gesloten/open foutmodel §enkel-/meervoudige oorzaken §hypothese discriminatie
Opdracht 9
Hoofdstuk 13 Machinaal leren §toepassing van classificatie §na leerfase worden nieuwe voorbeelden geclassificeerd §kwaliteit wordt bepaald in testfase (generaliserend vermogen)
Memory-based leren §bewaar alle (leer)voorbeelden §vergelijk nieuwe voorbeelden met opgeslagen voorbeelden en kies meest gelijkende(n) l veel geheugencapaciteit nodig l geen leertijd l lange verwerkingstijd
Beslisbomen §bepaal volgorde in onderscheidende attributen §nieuwe voorbeelden classificeren op basis van volgorde in attributen l beperkte geheugencapaciteit nodig l redelijke leertijd l korte verwerkingstijd
Neurale netwerken §ontwerp netwerk en bepaal coefficienten §nieuwe voorbeelden classificeren op basis van berekening met attributen l beperkte geheugencapaciteit nodig l lange leertijd l zeer korte verwerkingstijd
Problematiek bij Machinaal leren §probleemrepresentatie §overfitting
Opdracht 10
Hoofdstuk 14: KT in de toekomst §intuïtie §opponent modelling §agent technologie