Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Možnost použití Multiagentových systémů pro dolování dat Erik Zitterbart.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Možnost použití Multiagentových systémů pro dolování dat Erik Zitterbart."— Transkript prezentace:

1 Možnost použití Multiagentových systémů pro dolování dat Erik Zitterbart

2 Osnova: Úvod MultiAgentový Systém (MAS) Využití agentového přístupu v KD Hybridní systém KD Distribuovaný data mining (DDM) Agentově založené systémy DDM –PADMA –JAM –PODHI –Papyrus

3 Úvod Centralizovaný přístup Omezení –Přenosová omezení sítě –Nemožnost zpracovávat data na jednom místě Distribuovaný přístup – DAI (Distirbuted Artificial Intelligence)

4 MultiAgentový Systém (MAS) Sdružování jednotlivců do větších skupin je jednou z charakteristických vlastností živé hmoty Schopnosti vzniklé skupiny výrazně převyšují prostý součet všeho, co je schopen dosáhnout každý z jejích členů - Emergence

5 MultiAgentový Systém (MAS) Emergence označuje vznik nové vlastnosti systému na základě interakce jeho komponent. Tedy vznik nových forem, které vznikly s forem jednodušších je dána vzájemnou koordinací, kooperací a komunikací jednotlivých prvků systému racionalita společenství je vyšší, než jedince

6 MultiAgentový Systém (MAS) Co je to agent(1)? –„Agent je entita zkonstruovaná za účelem kontinuálně a do jisté míry autonomně plnit své cíle v adekvátním prostředí na základě vnímání prostřednictvím senzorů a prováděním akcí prostřednictvím aktuátorů. Agent přitom ovlivňuje podmínky v prostředí tak, aby se přibližoval k plnění cílů.“ [Aleš Kubík, 2000]

7 MultiAgentový Systém (MAS) Co je to agent(2)? –„Agent je výpočetní proces s jedním centrem řízení a s určitým (lokálním) cílem. Agenti koordinují hlavně své znalosti, cíle, schopnosti a plány tak, aby je mohli využívat společně při akcích a řešení úloh. Agenti mohou ve své činnosti směřovat k jednomu globálnímu cíli nebo k jednotlivým odděleným cílům, které spolu nemusejí souviset.“ [Gasser Bond, 1988]

8 MultiAgentový Systém (MAS) V oblasti SW inženýrství je agent chápán jako jakýkoliv výpočetní proces spouštěný na dálku na vzdáleném počítači

9 MultiAgentový Systém (MAS) Základní rozdělení agentů podle schopnosti zvažovat varianty řešení svého cíle(1) –Reaktivní agent vždy pouze reaguje na podněty z vnějšího světa. Má k dispozici předem známou množinu akcí – silná závislost schopnosti řešit úlohy na souboru vjemů a jim přiřazeným akcím –Deliberativní (Intencionální) agent zvažuje možnosti dosažení nějakého cíle. Volba cíle vychází z motivace agenta. Agent vytváří plán akcí k dosažení cíle

10 MultiAgentový Systém (MAS) Základní rozdělení agentů(2) –Sociální agent je určen pro vytváření koalicí agentů. Rozšiřují své poznatky prostředí o modely ostatních agentů pro případnou kooperaci vzájemných aktivit. Pod modelem si lze představit adresy, jména a specifikace schopností agentů. Agent si také uchovává historii minulých interakcí –Mobilní agent není vázán na počítač kde vzniknul. Má schopnost přenést se z jednoho systému na jiný za objektem se kterým chce komunikovat, za využití výhody umístnění na stejném stroji nebo síti.

11 MultiAgentový Systém (MAS) V reálném systému se může agent chovat v různých situacích rozlišně – hybridní agent

12 MultiAgentový Systém (MAS) Veškeré úvahy týkající se chování a součinnosti agentů v MAS vycházejí ze schémat a představ o kooperaci a koordinaci činností cílevědomých biologických jedinců v uzavřené komunitě. Zejména lidí V centru pozornosti jsou otázky kompetence agentů, způsob a formalismus komunikace mezi agenty, koordinace aktivit a kooperace agentů

13 MultiAgentový Systém (MAS) Při distribuovaném řešení problémů jde o to vytvořit dobrý a efektivní systém z hlediska jedné, pevně zvolení úlohy. Důraz se klade spíše na decentralizaci řešení než na autonomnost agentů Oblast MAS klade důraz především na autonomnost agentů a jejich spolupráci v rámci řešení širších, obecnějších tříd úloh

14 MultiAgentový Systém (MAS) Úkolem organizace multiagentového společenství je zajistit následující(1): Koordinace: Zajišťuje především přidělování nedostatkových zdrojů a předávání mezivýsledků. Kooperace si klade za cíl zkvalitnění práce MAS –Zrychlení řešení vyžitím paralelního zpracování –Rozšíření třídy řešitelných úloh –Snížení počtu kolizí mezi soutěžícími agenty

15 MultiAgentový Systém (MAS) Úkolem organizace multiagentového společenství je zajistit následující(2): Komunikace je nutnou podmínkou pro kooperaci a koordinace –Přímá: adresné, všesměrové a selektivní zasílání zpráv –Nepřímá: tabule –Pokusy o definování obecného jazyka pro komunikaci mezi agenty (ACL)

16 MultiAgentový Systém (MAS) Programová prostředí vzniklá v rámci širších výzkumných projektů –ARCHON (1992): vhodné pro malý počet heterogenních agentů. Vznik v rámci stejnojmenného projektu v Esprit II. Poměrně rozsáhlé metodologické návody jak Archon využívat – důležité pro jeho rozšiř.. –MECCA (1993): důraz kladen na kooperativní spolupráci mezi člověkem a počítačem. Projekt IMAGINE v Esprit II.

17 MultiAgentový Systém (MAS) DISCIM (DIstributed System for CIM) –Vyvíjen na ČVUT počátkem 90. let –Přednostně zaměřen na tvorbu aplikací pro geograficky distribuované úlohy CIM (počítačem podporovaná výroba) –Podstatná část naprogramována v jazyce Eiffel –Byl experimentálně použit při řešení úlohy vzájemné viditelnosti letadla a ponorky

18 Využití agentového přístupu v KD V celé řadě kroků pří procesu dobývání znalostí lze využít agentový přístup –Ošetření chybějících dat –Ošetření změny dat ve sledované databázi –Automatizace ve fázi přípravy dat: výběr, čištění, předzpracování –Samotné metody dolování dat mohou být reprezentované MAS Agent-based Knowledge Discovery (ABKD)

19 Hybridní systém KD Většina metod pro dolování dat je určena pro úzký okruh domény a množiny dat. Nedají se tedy využít v obecném rozsahu. Integrace více metod do hybridního systému Kooperativní využití

20 Hybridní systém KD

21 Distribuovaný data mining (DDM) Problém je rozdělen na části mezi různé strany ke zpracování Výsledek práce uzlu je zaslán ostatním uzlům, které agregací vytvoří celkový výsledek Metody: –Distribuované asociační pravidla –Distribuovaný clustering –Baeysiánské učení –Klasifikace

22 Distribuovaný data mining (DDM) Nutnost DDM – problém NASA Earth observing system Proč agenty? –Interaktivní DDM: Aktivní pomoc agentů může významně snížit počet lidí potřebných k dohledu na procesem dolování dat –Dynamický výběr zdrojů a shromaždišť dat –Možnost snížení zatížení sítě pomocí mobilních agentů –Spolupráce agentů (mohou sdílet znalosti jiných agentů, které mohou například vyjednat)

23 Agentově založené systémy DDM Přední a reprezentativní systémy DDM založené na MAS  PADMA  JAM  PODHI  Papyrus

24 PADMA (PArallel Data Mining Agents) Agenti jsou zodpovědní za lokální přístup k datům, společnou analýzu dat a vizualizaci přes webové rozhraní Systém je navrhnut pomocí objektově orientovaného přístupu (C++) Systém pro široké spektrum úloh – testováno na klasifikaci textu

25 Architektura PADMA

26 PADMA (PArallel Data Mining Agents) Architektura se skládá ze 3 komponent: –Agenti pro dolování dat je zodpovědný za přístup k datům a získávání informací (znalostí) –Centrální agent pro koordinaci agentů je prostředník pro výměnu zpráv mezi agenty, předává výsledek zpracování –Uživatelské rozhraní je reprezentováno pomocí webu, konkrétně Java apletu.

27 PADMA (PArallel Data Mining Agents) Příklad použití: –Klasifikace textu na korpusu TIPSTER –Velikost 36 MB –25273 textových dokumentů –Klíčové slovo „electron“ –(1997) H. Kargupta, I. Hamzaoglu, B. Stafford Scalable, Distributed Data Mining Using An Agent Based Architecture

28

29 JAM (Java agents for META-learning) Na Javě založený MAS Určen pro META učení Využívá učící metody třídění jako Ripper, CART Agent je implementován jako Java aplet s možností migrace Každý agent využívá rozdílnou metodu pro klasifikaci

30 PODHI Navržen pro kolektivní DM na heterogenních datech Každý uzel zajišťuje mob. agentovy provozní prostředí (agent stations) Úlohy rozděluje globální agent na základě znalostí o znalostech agentů (mob. agenti se přesouvají) Implementace v jazyce JAVA

31 Papyrus Určeno pro rozsáhlé sítě z velkou geografickou vzdáleností Silně závislí na mobilních agentech Centrální vyhodnocení poznatku agentů Implementace v jazyce JAVA


Stáhnout ppt "Možnost použití Multiagentových systémů pro dolování dat Erik Zitterbart."

Podobné prezentace


Reklamy Google