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INTELIGENCIA ARTIFICIAL II Calidad y validación de sistemas expertos Alumno : Calzada Meza, José Antonio Ciclo : X Universidad: José Carlos Mariátegui

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calidad y validacion

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Page 1: Calidad y validacion

INTELIGENCIA ARTIFICIAL IICalidad y validación de sistemas expertos

Alumno : Calzada Meza, José AntonioCiclo : XUniversidad: José Carlos Mariátegui

Page 2: Calidad y validacion

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ÍNDICE

Principales errores en el desarrollo de un

sistema experto. Calidad de un sistema experto.

Validación de sistemas inteligentes.

Métodos cuantitativos de validación.

Eficiencia y error de sistemas expertos.

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CALIDAD DE UN SISTEMA EXPERTO (SE). Sistemas que emulan el comportamiento de un

experto en un campo concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las respuestas y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la Inteligencia Artificial.

Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).Un Sistema Experto está conformado por: base de conocimientos (BC). base de hechos (memoria de trabajo). motor de inferencia: intentando modelar el proceso de

razonamiento humano. módulos de justificación: muestra el razonamiento

seguido para llegar a una conclusión determinada. interfaz de usuario.

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Validación de sistemas inteligentes

1. La validación está presente en dos momentos de la construcción de un SE : durante la fase de adquisición de conocimientos para verificar que la informaciones completa, consistente y correcta y una vez que el código de la Base de Conocimiento(BC) es obtenido para asegurar la consistencia lógica de este.

2. Otros hacen una distinción entre validación y verificación planteando que:

La validación determina si el sistema resuelve satisfactoriamente los problemas del mundo real para el cual fue creado.

La verificación determina así el sistema satisface completamente sus especificaciones y no contiene en consistencias lógicas

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VALIDACIÓN DE SISTEMAS INTELIGENTES

Expertohumano

Ingeniero delconocimiento

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Ejemplos ycasos históricos

2

Textos

Expertohumano

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4

Programainteligentede edición

Textos5

Programa deinducción

Programa decomprensión

de textos

FUENTE DECONOCIMIENTO

MODO DEADQUISICIÓN

Manuales

Semi-automáticos

Automáticos

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PIRÁMIDE DE ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE UN SISTEMA INTELIGENTE.

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EVALUACIONES DE SISTEMAS INFORMÁTICOS

Verificación: Comprobación de que estamos construyendo el

sistema correctamente. Comprobar que el sistema no contiene errores

de implementación. Comprobar que el sistemas cumple con las

especificaciones inicialmente definidas. Validación:

Comprobación de que estamos contrayendo el sistema correcto.

Comprobar que el sistema produce la salida correcta.

Comprobar que el sistema cumpla con las necesidades y los riquitos del usuario.

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ASPECTO GENERALES DE LA VALIDACIÓN

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PERSONAL INVOLUCRADO

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PARTES DEL SISTEMAS QUE DEBE SER VALIDADAS

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PROCESO DE VALIDACIÓN A PARTIR DE CASO DE PRUEBA

(1)Obtención de la casuística.

(2)Obtención de los resultados del sistema.

(3)Proceso de Validación

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Métodos cuantitativos de validación

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CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE VALIDACIÓN Los métodos cuantitativos se basan en

modelos fenomenológicos o de principios básicos, y modelos identificados a partir de datos experimentales o adquiridos en planta. Estos modelos se formulan mediante ecuaciones de estado, ecuaciones entrada-salida o funciones de transferencia.

Los métodos cualitativos generalmente se basan en el conocimiento heurístico de “expertos” en el proceso o sistema. Este conocimiento se formula mediante modelos cualitativos, estructurados en base a reglas IF-THEN.

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CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE VALIDACIÓN

Ejemplos de esta tendencia son: sistemas expertos con redes neuronales; sistemas expertos difusos; modelos híbridos para procesos que integran subprocesos continuos y batch; controladores predictivos híbridos; controladores lógicos programables con control PID.

En general los métodos cualitativos están relacionados con la Informática. Se engloban bajo el nombre de Inteligencia Artificial o Sistemas Inteligentes. Entre éstos se encuentran los Sistemas Expertos o Sistemas basados en Conocimiento.

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EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS EXPERTOS

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EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS EXPERTOS Confiabilidad. Este termino es necesario sea separado en varios

elementos que permiten darle al software el matiz de fiable. Sus componente son : Completitud Consistencia y precisión Solidez Simplicidad Seguridad y Verificabilidad, estas dos últimas que se determinan con el

sistema en uso. Usabilidad. Si bien es cierto que la confiabilidad es un factor muy

importante en la calidad del software también lo es el hecho de que es necesario considerar otros factores como los que se mencionan en esta sección puesto que de nada sirve un software que funcione correcta y confiablemente si el usuario prefiere no utilizarlo. Exactitud de los procesos Claridad y exactitud de la documentación Completitud Eficiencia y verificabilidad del software Claridad y amigabilidad de la interfaz

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EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS EXPERTOS Mantenibilidad. Este aspecto de calidad involucra

los elementos que simplifican la labor de prevención, corrección o ampliación del código del programa. Retomar un código escrito meses antes es un trabajo dispendioso y agobiante, en especial cuando las aplicaciones no cuentan con la característica a la cual aquí se hace referencia. Se pueden considerar como atributos de este aspecto : Exactitud y claridad en la documentación Modularidad acoplamiento Facilidad de lectura Simplicidad

Portabilidad. Es la capacidad que posee un sistema de información que le permite funcionar en diferentes plataformas ya sean hardware o de software