|
-ma’ruza. Qonuniyatlarni taqdim etish shakllari
|
| bet | 11/44 | | Sana | 31.01.2024 | | Hajmi | 2,17 Mb. | | #149710 |
Bog'liq 1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirish
BIT usullarini qo‘llanishdan ko‘zlangan asosiy maqsad – u yoki bu predmet sohalari berilganlar bazasi va saqlagichlaridan yashirin qonuniyatlarni izlashdir. Shu sababli qonun va qonuniyat tushunchalarning formal tavsifini berish muhim hisoblanadi.
Qonuniyat tushunchasi qonun tushunchasiga yaqin bo‘lib, uni qandaydir “qonunning kengayishi” yoki “murakkab tizimidagi o‘zgarishlar yo‘nalishni yoki turg‘unlik an’anasini ta’minlab beruvchi, mazmunan o‘zaro bog‘langan qonunlar majmuasi” deb qarash mumkin.
Y. Juravlev tadqiqotlarida berilgan qonuniyatlarni formal tavsifini qaraylik. Qonuniyat tushunchasi asosida empirik gipoteza tushunchasi yotadi. h gipoteza <W,O,V,T> ko‘rinishdagi kortej bilan ifodalanadi. Bu yerda:
W – obyektlar to‘plami bo‘lib, ularga nisbatan gipoteza bildirilgan;
O – kuzatishlar va o‘lchov vositalarining chekli to‘plami;
V – kuzatishlar natijalarini qaydnomasiga (pr) yozish uchun lug‘at yoki belgilarni chekli to‘plami;
T – tekshirish algoritmi, pr qaydnomani tahlil qilish asosida quyidagi ikkita qarordan birini beradi: T(pr)=1, agar qaralayotgan kuzatish qaydnomasi h gipotezasini tasdiqlansa va T(pr)=0, agar qaralayotgan kuzatish qaydnomasi h gipotezasini tasdiqlamasa, ya’ni uni inkor etsa.
Qandaydir gipotezani ilgari surgan paytida quyidagilarni aniq bilish kerak bo‘ladi – qanday obyektlar (W) haqida mulohaza qilinmoqda, bu obyektlarning qaysi xossalari bizni qiziqtiradi va ular qanday o‘lchanadi (O), kuzatish natijalari qaysi belgilarda (V) – raqamlarda, harflarda va boshqa belgilarda yoziladi, qanday qilib gipotezani “mustahkamlikka” tekshirish mumkin, ya’ni qanday qaydnomalarda (pr) gipoteza tasdiqlanadi (T=1) va qanday qaydnomalarda u inkor qilinishi mumkin (T=0).
Qonuniyat deb Z=<h,Q,P,R,S,B> obyektiga aytiladi. Bu yerda:
Q – inkor qiluvchi va tasdiqlovchi qaydnomalar nisbati sifatida aniqlanuvchi gipotezani inkor qilinish potensiali;
P – gipotezani tasdiqlanish darajasi. Oldin o‘tkazilgan ko‘p sondagi turli tajribalar gipotezani inkor qilmagan bo‘lsa, bu gipotezaga ishonch shunchalik oshadi;
R – gipotezani izohlash darajasi, ya’ni “bu qanday ro‘y bermoqda?”, “nima uchun aynan shunday, boshqacha emas?” savollariga javoblar tizimi;
S – gipotezaning soddalik darajasi;
B– gipotezani ta’riflashdagi tushuntirib berish va yaqqol ko‘rsatish.
Empirik gipotezalarning yuqorida qayd etilgan xossalariga miqdoriy baho berish hozircha muvoffaqiyat qozonmadi. Shunga qaramasdan, qonuniyatlarni aniqlash jarayoni qat’iy formallashgan deb xulosa qilish mumkin.
Qonuniyatlarni aniqlash deganda, birinchi navbatda obyektlar xossalari o‘rtasidagi doimiy va zarur aloqalarning (bog‘lanishlarning) mavjudlik fakti ko‘zda tutiladi, garchand bu bog‘lanishlar oxirigacha tadqiq qilinmagan bo‘lishi mumkin.
Empirik berilganlar bo‘yicha bog‘lanishlarni tiklash tabiatshunoslikning asosiy masalasidir. O‘zgarmaslar qiymatlarini tiklash orqali prognoz masalasini yechishni ko‘raylik. Ikkita qiymat qabul qiluvchi funksiyalar to‘plami, o‘zgarmaslar to‘plamiga (ya’ni faqat bitta qiymat qabul qiluvchi funksiyalarga) nisbatan rang-barangdir. Funksiya-o‘zgarmaslar tuzilishi sodda va bir qiymatli bo‘lgan holda ikkita qiymat qabul qiluvchi funksiyalar tuzilishi yetarlicha boy va ularni murakkablik darajasi bo‘yicha tartiblashga imkon mavjud. Obrazlarni anglashning o‘rganish masalalarida ikkita masala qo‘yilishi farqlanadi: bevosita funksiyani tiklash va berilgan nuqtalarda funksiya qiymatlarini tiklash. Empirik berilganlar hajmining cheklanganligi sharoitida, qanoatlanarli ravishda funksiyani to‘liq tiklash uchun ma’lumot yetarli bo‘lmagan holda berilgan nuqtalarda funksiyaning k qiymatini tiklash imkoniyati bo‘lishi mumkin. O‘rganish nazariyasidan kelib chiqadigan fundamental tushuncha: “xato qilmaydigan tizim o‘rganish qobiliyatiga ega emas”.
Hozirda murakkab tuzilishga ega turli predmet sohalarda zamonaviy qaror qabul qilish tizimlarining rivojlanishi berilganlar bazasi va saqlagichlariga ishlov berishning analitik usullarining imkoniyatlarini kuchaytirish yo‘lidan bormoqda. Bu o‘rinda “berilganlarni qazib olish (data mining)” deb nomlanuvchi berilganlardan qonuniyatlarni avtomatik izlash usullarini amalga oshiruvchi “berilganlar bazasida bilimlarni aniqlash” tizimlarga muhim rol ajratiladi.
Qonuniyatlarni izlash murakkab masala hisoblanadi, chunki aksariyat holatlarda berilganlar bazasidagi obyektlar turli toifadagi alomatlar bilan tavsiflanadi – nominal, miqdoriy, tartibli va sh.k., ikkinchi tomondan, obyektlar yanada murakkab tuzilishga ega bo‘lishi mumkin – matnlar, tasvirlar yoki signallar. Shu sababli tajriba berilganlari bo‘yicha qonuniyatlarni izlash NP to‘liq masala hisoblanadi.
Boshqa tomondan, qonuniyatlarni aniqlashning mumkin bo‘lgan usullari shu darajada ko‘pki, yangi muammo yuzaga keladi: qanday qilib izlanishlar fazosini qisqartirish kerak?
Qiyin formallashuvchi muammoli sohalarda qonuniyatlar (yangi bilimlar) yashiringan, chunki ular obyektlar (alomatlar) xossalarining to‘plam ostilari bo‘yicha munosabatlar natijasidir. Masalan, individ (obyekt) kasalligining og‘irlik darajasini baholash gipotetik ravishda uni sinptomlar, sindromlarning individual to‘plami bo‘yicha odamlar (kasal, sog‘lom) guruhlari (sinflari) bilan solishtirish orqali topiladi. Metodika nuqtayi nazardan bu baholarni, alomatlarni o‘lchash uchun foydalanilayotgan masshtablarga bog‘liqmas bir qiymatli izohlash zarur bo‘ladi.
Strukturalashmagan tadbiqiy sohalarning real tajriba berilganlarida odatda:
taqsimot qonunlari va parametrlari haqida ma’lumot mavjud emas;
ular uchun tanlanmaning ifodalash darajasi haqida hech nima ma’lum emas;
ular bir jinsli emas va turli toifada;
ularda to‘ldirilmagan (bo‘sh), xato, shovqinli va informativ bo‘lmagan alomatlar;
ular yuqori o‘lchamli alomatlar fazosi bilan farqlanadi.
Shu sababli bu o‘rinda aniq usullarni qo‘llash maqsadga muvofiq emas.
Yuqorida qayd qilingan sabablarga ko‘ra strukturalashtirilmagan bilimlar sohalari bo‘yicha tajriba berilganlarining murakkab tuzilishini tahlil qilish, hamda bilimlar bazasini shakllantirish va optimallashtirish muammolarini yechuvchi intellektual tizimlarni yaratish hozirgacha dolzarbdir.
Turli toifadagi alomatlar bilan tavsiflanuvchi berilganlar bazasidan (obyektlar tanlanmasidan) yashirin qonuniyatlarni aniqlash uchun umumlashgan baholarni hisoblash algoritmlaridan foydalanish mumkin. Baholar – bu turli toifadagi alomatlar fazosi yoki uning qismidagi obyektlar tavsifini ma’lum bir mezon bo‘yicha optimal ravishda son o‘qiga akslanishidir. Bunda obyektlar o‘rtasidagi munosabatlar son o‘qidagi yoki tekislikdagi obyektlar o‘rtasidagi munosabatlarga o‘tadi.
Baholar turli toifadagi alomatlarni klasterlash vositasi sifatida foydalaniladi. Baholar qiymatlari o‘lchov shkalalariga nisbatan invariant hisoblanadi.
Umumlashgan baholarni hisoblashga asoslangan holda qaror qabul qilish jarayonini tushuntirib beruvchi berilganlar bazasidan yashirin qonuniyatlarni izlash uslubiyati hisoblanadi. Ushbu uslubiyat chegarasida ekspertlar qo‘yilgan masalaga nisbatan o‘z gipotezasini tekshirish imkoniyatiga ega bo‘ladi. Tekshirish natijasi bo‘yicha ular aniqlangan (topilgan) bilimlarni lingvistik qoidalar, ayrim hollardan aniq formula ko‘rinishida shakllantirishi mumkin.
Mantiqiy ifodalar shaklida tavsiflanuvchi qonuniyatlar alohida ahamiyatlidir. Klassifikatsiya masalalaridagi mantiqiy qonuniyat – yengil izohlanuvchi qoida (rule) bo‘lib, o‘rgatuvchi tanlanmadan qandaydir sinfning yetarlicha ko‘p obyektlarni ajratadi va boshqa sinflar obyektlarini deyarli ajratmaydi. Mantiqiy qonuniyatlar qoidalar induksiyasi (rule induction) algoritmlari deb nomlanuvchi mantiqiy klassifikatsiya algoritmlarining keng sinfi uchun elementar “qurilish bloklari” hisoblanadi. Mantiqiy qonuniyatlar qoidalar (rules) deb nomlanadi. Tanlanma bo‘yicha qoidalarni izlash jarayoniga berilganlardan “bilimlarni ajratib olish (knowledge discovery)” deb nomlanadi. Bilimlarga alohida talab qo‘yiladi – ular izohlanuvchi, ya’ni odamlarga tushunarli bo‘lishi kerak. Amalda qonuniyatlarni aksariyat holatlarda elementar mulohazalar soni ko‘p bo‘lmagan konyuksiya ko‘rinishida izlanadi. Odatda, odamlar o‘z turmushidagi va kasbiy mahorati bilan bog’liq qonuniyatlarni aynan shunday shaklda ifodalashga ko‘nikishgan. Shaklni tanlash konkret masala xususiyati bilan aniqlanadi. Umumiy holda shaklga izohlanish va samarali izlash talabi qo‘yiladi. Masalan, yarim tekislik shaklidagi qonuniyatlardan foydalanishda gipertekislikni ajratuvchi vektor α normasi va α0 siljishi parametrlar hisoblanadi. Informativlikni maksimumlash masalasi α va α0 qiymatlarini shunday tanlash masalasiga keltiriladiki, natijada gipertekislikning bir tomonida asosan bitta sinf obyektlarining yotishini ta’minlashi talab qilinadi.
Chegaraviy shartlar konyuksiyalarning parametrik oilasi
ko’rinishida aniqlanadi.
Izohlanuvchanlik talablari:
1) kam sondagi alomatlarga bog‘liq bo‘lishi;
2) formulasini tabiiy tilda ifodalash mumkin bo‘lsin.
Sindrom qoidalarning parametrik oilasi: .
Sharlar parametrik oilasi: .
Yarim tekisliklar parametrik oilasi: .
Informativlik muammosi alohida masala ko‘rinishida qaraladi.
To‘rtta kattalikni kiritaylik:
tanlanmaning ma’qullaydigan obyektlar miqdori;
tanlanmaning inkor etuvchi obyektlar miqdori;
qoidalar bilan ajratilgan ma’qullaydigan obyektlar miqdori;
qoidalar bilan ajratilgan inkor etuvchi obyektlar miqdori;
Intuitiv ravishda aytish mumkinki, informativ bo‘ladi, agar bir vaqtning o‘zida va bajarilsa. Bu intuitiv talabni formallashtirish oson emas. Tanlanmadagi predikatning informativligini funksiyasi sifatida aniqlashga qilingan “sodda” harakatlar adekvat bo‘lmagan natijalarga olib kelishini misollarda ko‘rsatish mumkin.
Informativlikning bir qancha turdagi formal tavsiflashlari mavjud, shu jumladan, mantiqiy, statistik, entropiyali tavsiflarni ko‘rsatish mumkin.
Mantiqiy qonuniyatlarni izlashni ko’rsatuvchi holat
Miqdoriy аломатлар бўйича 100 объектларнинг текисликда жойлашуви “1” (1-sinf obyektlari) ва “0” (2-sinf obyektlari)
Har bir sinf ikkita mantiqiy qoida bilan tavsiflanadi (jami 4 qoida):
|
| |
