Inteligência ArtificialAula 6Nauber Gois

Datasets

DIVISÕES DA I.A.

I.A. Simbólica • Conhecimento explícito • Ciência Cognitiva • Ex: Estados, Lógica, Regras, Casos.

I.A. Conexionista • Conhecimento implícito • Neuro-Ciências • Ex: Redes Neuronais.

I.A. Evolutiva • Representação de soluções candidatas • Ciência Biológica (em particular, Teoria da Evolução) • Ex: Algoritmos Genéticos.

http://lpn.swi-prolog.org/lpnpage.php?pagetype=html&pageid=lpn-htmlse1

fac(0,1). fac(A,B) :- A > 0, C is A-1, fac(C,D), B is A*D.

Arquivo fac.pl

% facts: male('Nat King Cole'). parent( 'Nat King Cole', 'Nathalie Cole'). father(me,sarah). % rules : father(X,Y) :- male(X), parent(X,Y).

SVM

Entretanto, mesmo ocorrendo a separação dos dados está não era a separação com hiperplano ótimo.

A radial kerneldegree polynomial kernel;

QUEREMOS SEPARAR DUAS CORES

PASSAMOS UMA LINHA AS SEPARANDOE TUDO PARECE BEM

FICA MAIS DIFÍCIL QUANDO TEMOS MAIS BOLAS

SVM TENTA SEPARAR AS BOLAS DA MELHORMANEIRA

MESMO ASSIM COM UM NÚMERO MAIOR DE BOLASFICA MAIS DIFÍCIL

ASSIM FICA MAIS COMPLICADO

EXTRAPOLAÇÃO DIMENSIONAL, EXEMPLO

ANTES (X,Y), DEPOIS (X,Y,X*X+Y*Y)

AGORA SIM TUDO SEPARADOhttps://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA