Finales - tps5to-utn-frre

SIESTEMAS EXPERTOS
1- SSEE Conceptos
2- Dar la diferencia entre Motores de Inferencia de un SSEE basado en Reglas y uno basado en
Probabilidades.
3- Explique y grafique las partes de un SE. (como haría para implementarlo desde cero )
4- Enumere desde el punto de vista de las salidas las diferencias entre un SE basado en reglas y
otro probabilístico.4
5- Únicamente desde el punto de vista de las entradas cual es la diferencia entre SE basado en
Reglas y otro probabilístico.
SE BASADOS EN REGLAS
1- Un conjunto de reglas es incoherente si? Ejemplo de Reglas incoherentes- Cuando un Conj. de
Reglas es Coherente?
2- Dar un ejemplo de reglas incoherentes distinto del que figura en el libro. (BUSCAR EJEMPLO)
3- Conceptos Modus Ponens y Tollens. Ejemplos y de donde sale la afirmación. Encadenamiento
de reglas (los diferentes tipos).
4- Que es el conjunto conflicto.
5- Explique como funciona la regla de inferencia MP
6- El conjunto conflicto puede ser incoherente si las reglas de la base de conocimiento son
coherentes.
7- Explique como funciona el mecanismo de Resolución
8- En el encadenamiento orientado a objetivo que situación se puede dar cuando se termina el
algoritmo. Con las diferentes pilas.(ESTUDIAR EL ALGORITMO)
SE. BASADO EN PROBABILIDAD
1- En un sistema experto de síntomas independientes, ¿es correcto definir a la probabilidad
conjunta de la siguiente forma? Justifique
m
P(s1,s2…sn)= П
ESTO)
J=1
n
Σ p(si/ej) p(ej)
con n síntomas y m enfermedades (ANALIZAR BIEN
i=1
2- Modelo de Síntomas Independientes (Completo) Independencia de Variables (pag. 97 SE
Basados en Probabilidad)
3- Explique los distintos niveles de implicación de reglas
4- Explique la generalización
5- En el MSI que datos son necesarios en la Base de Conocimientos? (pag. 97 SE Basados en
Probabilidad)
6- Explique y ejemplifique la relación entre la memoria de trabajo, el motor de inferencia y la base
de conocimiento que implementa un SE que utiliza el teorema de bayes para inferir.
7- SE implementa Bayes, como esta constituida la Base de conocimiento.
8- Dadas las condiciones del ejercicio XXX cual es el valor de la probabilidad conjunta f1,f2,f3?
Justifique.
9- Se puede dar el siguiente caso justifique. P(ei)<P(sj) (i j) (INCOMPROBABLE)
10BUSQUEDA
1- Mostrar un ejemplo de A* donde se vea claramente el problema de que h’ sobreestima a h.
2- El algoritmo A*, si el problema tiene solución y h’=0. Se la encuentra pero es una búsqueda en
amplitud.
3- Cuando termina Primero en Amplitud ¿?
-Cuando encuentra la solución o recorrió todo el espacio de búsqueda sin encontrar la misma.
4- Condiciones a tener en cuenta para aplicar la búsqueda primero en profundidad.
 Estrategia de control a seguir, o sea, tomar el de más a la izquierda o más a la derecha para
seguir la exploración del espacio de búsqueda.
 Estado inicial y estado objetivo.
 Determinar las condiciones de fin de la búsqueda.
5- Cual es la condición de fin de A*. ¿?
 Encontrar el nodo objetivo.
 En caso de no encontrar el mismo, devolver un fallo en la búsqueda.
6- Cuando se detiene el Algoritmo Primero en Amplitud suponiendo que el problema tiene
solución.
Cuando encuentra la 1er solución del camino más corto.
7- Que cambios deben realizarse YYY para garantizar que el costo del camino obtenido sea el
menor? Justifique su respuesta NO HAY RESPUESTA NO HAY!
8- Que consideraciones debe tener en cuenta para aplicar búsqueda Primero en Profundidad en el
ejercicio YYY. IDEM 7
9- Que pasa cuando h’ subestima a h, encuentra la solución? Encuentra la solución pero
desperdicia esfuerzo por no haber tomado un camino más corto.
APRENDIZAJE
1- Aprendizaje. Definición. Aprendizaje por consejos
2- Definir Analogía Transformacional y como se implementaría. PAG 529-530 Aprendizaje
BPN
1- Una BPN que ha sido entrenada y sus pesos se han estabilizados según el algoritmo de la regla
delta generalizada, es posible que en la capa de reconocimiento se le presente un patrón
distorsionado y no lo pueda reconocer?
2- Momento
3- Podría tener error 0?
-Es muy difícil porque para el cálculo de errores interviene la derivada
4567-
Como solucionar el problema de Máximo local?
Aprendizaje Supervisado y no Supervisado
Hopfield y su recuperabilidad
Se puede usar una Fn escalón en una Red Neuronal cuyo algoritmo de aprendizaje sea la regla
delta generalizada. Si/No porque?
8- (Fneti*Fneti + Fneti) * (d+obt). Este calculo corresponde a la regla delta generalizada? Que
Func de transferencia tiene i?
9- Dado el siguiente calculo de error :
Error= (-Fneti*Fneti + Fneti) * (sd - sobt) Este calculo corresponde a la regla delta generalizada?
Que Func de transferencia tiene i?
1011- Perceptron. Funcionamiento y limitaciones-Algoritmo del perceptron –Cual es la condición
para que pueda hacer reconocimientos de forma correcta?
12- Explicar todo lo que sabe acerca de bpn. Con formulas, no únicamente en formato coloquial,
notación simbólica. Ej de cómo calcular los pesos, los errores, la regla delta, etc.
13- En una bpn si se tienen 48 unidades ocultas, cuantos patrones se pueden recuperar de forma
perfecta.
14- Que significa ek * em >0
15- Que Significa la variable momento en redes Bpn.
-la variación (+ ó -) de los wji anterirores
16- Cuantas informaciones puede almacenar una red de Hopfield de 359400 conexiones para una
recuperación buena? Y para una recuperación perfecta?
17- En una BPN en la etapa de aprendizaje el error global tiende a un Mínimo local que se puede
hacer?
18- Un perceptron con función escalón [0,1] y un umbral θ = -3 y 0 en el umbral. Se tiene una
entrada ficticia con –w0=θ Es correcta la Fnet.
1 si net i > -3
Fnet i
0 en otro caso
ALGORITMOS GENETICOS
1234-
Algoritmos Genéticos. Características. Operadores Básicos.
Como se resuelve la Convergencia Prematura
Describa y de un ejemplo de cruza binomial
Que es la Selección Basada en el Orden. Un individuo de baja aptitud podría pasar a la siguiente
generacion.
5- Al aplicar Metodo de Selección Basado en Ranking que posibilidades hay de que un individuo
de aptitud baja pase a la siguiente generación? Justifique
AGENTES
1- Explique que significa que el diccionario del vocabulario ACL puede contener varias
ontologías para cada área de conocimiento. (NO IDEA)
2- Sabiendo la importancia de la ontologia para un Agente. Si la ontología esta mal definida
que sucede?
3- En una Arquitectura BDI
a. Las percepciones se actualizan a partir de las creencias actuales y las percepciones
del agente.
b. Las intenciones se actualizan a partir de las creencias, los deseos y las acciones que
ha tomado anteriormente el agente
c. Las intenciones no se modifican hasta que los objetivos se alcanzan
4- Agentes Basado en Logica: Estructura, funcionamiento, diferencia con agente reactivo y con
BDI.
- Tiene estado (el deliberativo, dado que tiene que deducir que es lo que tiene que hacer)
- Decide que accion tomar en base a la historia de percepciones que tiene guardada y a las percepciones
- El problema es que el programador es quien se plantea todo lo que puede pasar y en función de eso elabora
las reglas.
-BDI es lo mas deliberativo, mucho mas que el basado en lógica.
5- Para un ambiente estático cual es el Agente Optimo (uno basado en lógica o un
deliberativo)?
- No hay optimo, cualquiera de los dos puede funcionar. Lo contrario no es cierto para un ambiente dinámico
no serviría un deliberativo.
6- Que pasa si un Agente basado en Lógica no encuentra una regla que matchee con una
percepción?
-Tiene que buscar una regla que haga falsas todas sus percepciones, y ahí recién tiene una acción por defecto.
En cambio el reactivo tiene una acción por defecto siempre
7- Arquitectura BDI, Reactiva y Lógica
8- Que es un ambiente continuo?
9- Explique y de un ejemplo de la implementación de la arquitectura de agente propuesta por
Brooks.
10- Como se clasifican los ambientes en los que puede actuar un programa (Agente)?
11- Describa y de un ejemplo de Arquitectura Blackboard y controlador
12- Características de los ambientes en donde operan los agentes
13- Según la definición de Agencia ¿Un experto puede considerarse Agente?
14- Explique y ejemplifique el concepto de estados indistinguibles que plantea Wooldridge en
la definición de Agente
15- Clasificación de ambientes en Agentes. Cual es la configuración mas simple.