Begriffserwerb aus großen Mengen von Beispielen:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Göttingen
Cuvillier Verl.
2009
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Grundlagen 7
2.1 Erkramtnistheüretisene und
semiotische
Aspekte. 7
2.2
Terminologische
Probleme und Festlegungen. 11
2.3 Grundlagen des
menschlMirai
Begriffiserwerbs. 13
2.4 Grundlagen des maschinellen Bogriflsieniens aus Beispielen . 1!)
2.5 Bedeutung von Begriffen int Schach. 24
2.6 Frühere Arbeitei zur Erzeugung von Endspieiprogranimen . 2t»
3 Definition and Transformation der Probleme 33
3.1 Ein
ВаіишяшмхИІ
des Begriffserwerbs. 33
3.2 Definition der Probleme des Begriffserwerbs . 41
3.3 Transformation
ties
DBEP2
in das SCBP. 58
3.3.1 Definition der weiteren Probleme. 50
3.3.2 Beziehungen zwischen den Problemen. (¡3
3.3.3 Beispiel
міг
Transformation der Probleme. 80
3.4
Ntìierungswrfse
Lösung des SCBP mittels des
SCP
. 84
3.4.1 Definition des
SCP
. 84
3.4.2 NäfiemngKu-eise Transformation des SCBP. 87
3.5 Reduktion des
SCP
und des SCEP. »4
3.5.1 Prinzipien der Reduktion. 95
3.5.2 Effiziente fiealLsiernng der R«hiktion. OS
4 Das System
Łascer
107
4.1 Das GessHtttsystwu im Überblick.ÜJS
4.2 Das Friffliework zum
SCP
.
Ill
4.3 Die Etzesigniig nnd Lösung des SCBP.118
4.3.1 Eramgnng «1er
Fimktionen
. 118
4.3.2 Eraajgwng der Prädikat«. 11!)
4.3.3 Ensengimg der Koteepte und der
йшиеі
. 121
4.4 Die Paraifelisiening
tłer Berwtonng.
125
vü
4.4.1 Das System Arehiteuthis. 126
4.4.2 Integration von AreMtewthis. 132
Begriffserwerb zur Klassifikation 137
5.1 Umgang mit unvollständigen und fehlerhaften TramingKiiiengon . 138
5.1.1 Situationen einer unvollständigen Iramingsmenge. 138
5.1.2 Situationen einer fehlerhaften Trainmgsmonge. 13!)
5.1.3 Resultierende Problem! und
Priming
. 140
5.2
Pruning
durch Laseer. 143
5.3 Ermittlung der Klasse durch Lascer. 145
5.4 Integration von Laseer
iu
das System
Weka
. 148
Die Verwendung des Systems
Łascer
151
ö.l Aufruf von Las'cer. 151
6.2 Die allgemeinen Parameter. 153
6.3 Die speziellen Parameter zum Begriffserworb. 159
6.4 Die speziellen Parameter znr Klassifikation. 155)
6.5 Die Konfiguration der Komplexitätsfimktioii. 160
6.6 Die Ergänzung neuer elementarer Attributfiinktionen. 162
Ergebnisse von Tests 165
7.1 Zum Vergleich verwendet» Systeme. 166
7.1.1 BOOM-II. 166
7.1.2 C4.5. 167
7.1.3
PRISM
.
Ιοί)
7.1.4
PART
. 170
7.2 Ergebnisse
zrnu
SCP
. 171
7.3 Ergebnisse zur zweistufigen logischen
Míuimíemng
. 177
7.4 Ergebnisse
zar
Klassiihatícm
. 183
7.5 Ergebnisse zum allgemeinen
Bcgrfflserwrrb
. 193
7.0 Ergebnisse zum Begriffserwerb zu
Sdiaeheudspiel
. 200
7.6.1
ïieprifeHiiatien
von Endspielen . 201
7.Є.2
Stellntigea im
KTK-EwlspM
. 203
7.6.3 Stellung«!
іш
KDK-Eiidspi«;! . 208
7.Ö.4 Optimale Züge
т
KBK-Endspietei. 211
7.Є.5
Konáte
Zfige in KBK-Eotlspiefai . 221
7.7 Brgdjaisse
zar
Reduktion «ad
zer
Pam!telfcis»ning.
223
Zusammenfassung
иші
Ausblick 229
8.1 Wichtige Ergebnisse . 22!)
8.2 Möglk'hteiteB für Verbfssemag« und ErwAeiBige« . 234
8.3 Sich anschlfefende Aufgaben und offeie Fragen. 23?
A
Ergebnis-Daten zur Klassifikation des Datensatzes mfeat-pixel 245
В
Ergebnis-Daten zur Klassifikation des Datensatzes mfeat-
factors 249
С
Charakterisierung und Ergebnisse zu den SCP-Datensätzen 253 |
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