Case Based Reasoning

Case Based Reasoning

Raisonnement par cas

Page d'aide sur l'homonymie Pour les articles homonymes, voir CBR.

Pour résoudre les problèmes de la vie quotidienne, nous faisons naturellement appel à notre expérience. Nous nous remémorons les situations semblables déjà rencontrées. Puis nous les comparons à la situation actuelle pour construire une nouvelle solution qui, à son tour, sajoutera à notre expérience.

Le raisonnement par cas ou Case Based Reasoning (CBR), copie ce comportement humain. Il résout les problèmes en retrouvant des cas analogues dans sa base de connaissances et en les adaptant au cas considéré. Cette technologie est apparue il y a une quinzaine dannées mais les travaux initiaux sur le sujet remontent cependant aux expériences de Schank et Abelson en 1977 à lUniversité Yale. Elle reste pourtant encore assez méconnue par rapport à dautres technologies appartenant au domaine des sciences cognitives comme le data mining. Elle diffère de cette dernière par son approche. En effet, ici, on nutilise quindirectement les données pour retrouver les cas proches, à partir desquels on va générer une solution.

Sommaire

Etapes du processus

Un système CBR dispose dune base de cas. Chaque cas possède une description et une solution. Pour utiliser ces informations, un moteur est aussi présent. Celui-ci va retrouver les cas similaires au problème posé. Après analyse, le moteur fournit une solution adaptée qui doit être validée. Enfin le moteur ajoute le problème et sa solution dans la base de cas.

Etapes du CBR

Ce schéma présente bien les principales étapes dans le processus dun système de raisonnement par cas. De ces étapes se dégagent trois problèmes majeurs :

  • La représentation des cas
  • La recherche des cas
  • La création de la fonction dadaptation

Pour développer un système de raisonnement par cas digne de ce nom, il est donc nécessaire de trouver une solution efficace à chacun de ces problèmes. La révision et lapprentissage sont deux autres problèmes qui découlent des trois premiers.

Représentation des cas

La représentation des cas prend une place importante dans la réalisation dun système CBR. En effet cette représentation va déterminer lefficacité et la rapidité de la recherche des cas dans la base. Il est donc nécessaire de choisir les informations à stocker dans chaque cas et de trouver sous quelle forme.

Structure d'un cas

Un cas est décrit par de nombreuses caractéristiques représentant différents types dinformations :

  • La description du problème
  • La solution et les étapes qui y ont mené
  • Le résultat de lévaluation
  • Lexplication des échecs

Tous les CBR nutilisent pas forcément chacun des types dinformations. La description du problème et la solution apportée sont des éléments indispensables. Certaines caractéristiques (les plus discriminantes) seront utilisées en tant quindex lors de la recherche et lajout de cas. Les index doivent être suffisamment concret et abstrait à la fois pour quils concernent un maximum de cas et quils soient réutilisables dans les raisonnements futurs. Ils doivent aussi permettre de déduire rapidement les cas.

Généralement on considère les cas comme une liste de couples attribut-valeur. Chaque couple correspondant à une caractéristique. Les attributs sont typés, voici par exemple les types utilisés dans ReMind :

  • Types classiques : texte, entier, réel, booléen, date.
  • Type symbole : il permet dénumérer une liste de symboles qui seront stockés dans un arbre. La racine de larbre contiendra le symbole le plus général et les feuilles les symboles les plus spécifiques.
  • Type cas : il permet de référencer des cas qui sont des sous parties du cas considéré.
  • Type formule : la valeur de cet attribut est le résultat du calcul dune formule.
  • Type liste : ce type est une liste dobjets utilisant les types précédents.

Organisation de la mémoire

Ensuite il faut construire un modèle dorganisation et dindexation pour relier les cas entre eux. Ce modèle doit posséder certaines qualités. Tout dabord il est nécessaire que lajout assure laccessibilité aux anciens cas. La recherche de cas similaires doit conserver une complexité constante au fur et à mesure que la base de cas se remplit. Un système de CBR nétant intéressant quavec une base importante de cas, il faut évidemment envisager une solution permettant de retrouver rapidement les cas similaires. Généralement on utilise lindexation pour cette raison.

Il existe de nombreuses façons dordonner les cas, nous allons étudier rapidement lensemble des modèles existants. Nous nous attarderons sur deux modèles en particulier :

  • Le modèle à mémoire dynamique
  • Le modèle à base de catégories

Modèle simple

Commençons tout dabord par le modèle le plus simpliste : lorganisation linéaire. Cette organisation nest pas utilisée pour gérer lensemble de la mémoire des cas. Cependant elle peut être implicitement combinée à dautres modèles plus complexes au niveau de petits sous ensembles de cas.

Il est possible dorganiser la mémoire sous la forme dun arbre de décision : chaque nœud correspond à une question sur lun des index et les fils correspondent aux différentes réponses. Pour être le plus efficace possible larbre doit poser les questions dans le bon ordre et être le moins profond possible. Cet arbre doit être construit dynamiquement. La meilleure méthode pour le construire est dutiliser le data mining.

Un autre modèle consiste à construire la mémoire sous la forme dune hiérarchie de prototypes. Un prototype permet de décrire des conditions sur des caractéristiques des cas. Tous les cas vérifiant ces conditions sont associés à ce prototype. Les prototypes sont organisés dans une hiérarchie dhéritage. On peut ainsi spécifier des prototypes généraux desquels héritent des prototypes plus spécifiques. En combinant les arbres de décision à cette hiérarchie de prototypes, on obtient une structure intéressante. Les prototypes « terminaux » ne stockent alors plus leurs cas dans une liste mais dans un arbre de décision. La hiérarchie de prototype représente la connaissance a priori du système et les arbres de décision générés dynamiquement permettent une structure assez flexible.

Modèle simple de mémoire

Modèle à mémoire dynamique

Le modèle à mémoire dynamique a été introduit par Roger Schank et Janet Kolodner. Dans ce modèle, les cas sont stockés dans une structure hiérarchique appelée épisode généralisé. On parle aussi de MOP pour Memory Organisation Packets. Les différents cas ayant des propriétés similaires sont regroupés dans une structure plus générale, un épisode généralisé. Ils contiennent trois types objets :

  • Les normes : Les caractéristiques communes à chacun des cas indexés sous lépisode généralisé.
  • Les index : Les éléments discriminant les cas contenus dans lépisode généralisé. Un index possède deux champs : son nom et sa valeur. Il peut pointer vers un autre épisode ou simplement vers un cas.
  • Les cas : La connaissance du système. On y accède donc par lintermédiaire dindex.

Modèle dynamique de mémoire

Le schéma donne une idée du modèle à mémoire dynamique. Il possède une structure proche dun arbre. On retrouve bien les trois types dobjets énoncés, à la différence près quune distinction est faite entre les index et les valeurs. On peut remarquer aussi quil est possible datteindre certains cas de différentes manières. Ce modèle est donc redondant.

La recherche des cas similaires seffectue à partir du nœud racine. On va chercher lépisode généralisé possédant le plus de caractéristiques en commun avec le problème courant. Ensuite on parcoure les index, qui représentent les caractéristiques absentes de la norme de lépisode généralisé sur lequel on travaille. Le couple index-valeur sélectionné est celui qui est le plus similaire avec le problème. À partir de celui-ci, soit on arrive à un autre épisode généralisé, dans ce cas, on recommence le processus, soit on obtient un cas similaire au problème posé.

La procédure dajout de nouveaux cas fonctionne dune manière proche à la recherche de cas similaires. En effet le parcourt du graphe est identique. Lorsque lon a trouvé lépisode généralisé ayant le plus de normes en commun avec le cas courant, on effectue lajout. Pour cela, il faut générer un couple index-valeur distinguant le nouveau cas aux autres fils de lépisode généralisé. Sil existe déjà un cas possédant le même couple, on crée un nouvel épisode généralisé contenant ces deux cas.

On obtient donc un réseau discriminant à laide des index qui permettent de retrouver les cas. Les épisodes généralisés sont principalement des structures dindexation. Les normes permettent de représenter une connaissance générale des cas sous-jacents alors que les couples index-valeur définissent les spécificités.

Cependant, ce processus dindexation peut mener à une croissance exponentielle du nombre dindex par rapport au nombre de cas. On adjoint donc généralement certaines limites dans le choix des index même si cela entraîne une baisse de performances.

Modèle à base de catégories

Ce modèle est une alternative au modèle précédent. Ici, un cas est aussi appelé exemple. Lidée directrice est que la réalité devrait être définie de manière extensive par des cas. Les caractéristiques décrites généralement par un nom et une valeur, possèdent un niveau dimportance fonction de ladhésion dun cas à une catégorie.

Dans ce modèle, la base de cas est un réseau de catégories et de cas. Les index sont des liens qui peuvent être de trois sortes :

  • De rappel : reliant une caractéristique à une catégorie ou un cas.
  • Dexemple : reliant une catégorie aux cas auxquels elle est associée.
  • De différence : reliant deux cas ne différant que dun nombre restreint de caractéristiques.

Le schéma ci-dessous illustre les différents types de liens disponibles. Cependant il ne représente quune seule catégorie. Il faut donc ajouter que les exemples peuvent appartenir à plusieurs catégories.

La recherche des cas similaires consiste à retrouver la catégorie qui possède les caractéristiques les plus proches du nouveau problème. Lorsquelle est trouvée, on retourne les cas les plus prototypiques.

Modèle de mémoire à base de catégories

Recherche de cas similaire

Avant la recherche des cas similaires, il est nécessaire détudier le problème posé. Il faut identifier ses caractéristiques mais aussi son contexte si cela est possible. Si certaines informations sont manquantes, il est possible de négliger certaines caractéristiques ou dinterroger lutilisateur. Cest au cours de cette étape, préambule à la recherche à proprement parler, que le système CBR doit essayer de déterminer et corriger les données bruitées ou incohérentes. Pour cela, on peut faire appel à des outils de datacleaning. Il est aussi possible dessayer de déduire des caractéristiques à partir dautres à laide dun modèle de connaissance. Toutes ces opérations requièrent généralement lapprobation de lutilisateur avant de passer à létape suivante.

La recherche se décompose en deux phases : le filtrage et la sélection. Au cours de ces deux étapes, on fait appel à des index statiques et dynamiques. Il existe différentes façons de déterminer quelles caractéristiques seront choisies en tant quindex. On peut utiliser :

  • Toutes les caractéristiques
  • Certaines caractéristiques
  • Les caractéristiques déterminantes dans le passé
  • Les caractéristiques les plus discriminantes

Il est possible de choisir les index lors de la réalisation du système CBR, on parle alors dindex statiques. Lorsquils sont sélectionnés automatiquement ou par lintermédiaires dune interface homme-machine, ils sont qualifiés de dynamiques. Enfin certains CBR donnent une importance aux différents index.

Filtrage

Létape de filtrage consiste à réduire au préalable le nombre de cas utilisés dans la recherche. Cette étape peut être sautée pour passer directement à la sélection. Il existe différents algorithmes mais ceux-ci sont souvent liés à un type de représentation des cas. Par exemple pour la représentation en MOP, c'est-à-dire la représentation à mémoire dynamique, le filtrage va consister à réduire lensemble de cas à un MOP proche du problème. On va latteindre en descendant successivement les index.

Sélection

A partir de lensemble de cas obtenus lors de létape de filtrage, on va construire un nouvel ensemble de cas similaires. Pour cela, on peut utiliser lalgorithme des plus proches voisins (Nearest Neighbour) ou dautres heuristiques qui vont nous permettre de mesurer la similarité entre le problème posé et les cas candidats. En fait, on ne va comparer le nouveau cas aux autres que par lintermédiaire des index. À partir de la similarité sur chaque index, on obtiendra la similarité globale.

Il faut donc que chaque index dispose dune fonction mesurant la similarité entre deux valeurs de son ensemble de recherche. Ceci peut poser problème si les cas sont constitués de types complexes symboliques. Mais ce problème nest pas spécifique au CBR, il est caractéristique des recherches en analogie. Il existe donc souvent déjà une méthode pour calculer la similarité pour chaque type de données. Généralement la fonction de calcul retourne une valeur appartenant à un intervalle.

Il est possible denrichir cette méthode des plus proches voisins par lutilisation dheuristiques de sélection. Pour que la sélection soit la plus optimale, il nest pas nécessaire de découvrir les cas les plus similaires au problème mais plutôt ceux qui sont le plus utiles à sa résolution. Les heuristiques doivent sélectionner :

  • Les cas qui résolvent une partie des buts du problème
  • Les cas qui partagent le plus de caractéristiques importantes
  • Les cas les plus spécifiques
  • Les cas les plus utilisés
  • Les cas les plus récents
  • Les cas les plus faciles à adapter

Réutilisation de cas et adaptation

Dans les systèmes CBR simples, lorsque lon a retrouvé un cas similaire, on réutilise directement la solution quil propose pour le problème courant. Dans ce type de systèmes, on considère que les similarités sont suffisantes et que lon peut négliger les différences entre le cas trouvé et le problème.

Cette façon de procéder est quand même peu satisfaisante. Il est rare que lon trouve un cas identique au problème, il est alors souvent nécessaire dadapter les solutions préexistantes. Ladaptation consiste donc à construire une nouvelle solution à partir du problème courant et des cas similaires trouvés. Cette phase met laccent sur les différences entre les cas trouvés et le problème et sur linformation utile à transférer à la nouvelle solution.

Il existe deux types dadaptation :

  • Ladaptation transformationnelle
  • Ladaptation dérivative

Adaptation transformationnelle

Ladaptation transformationnelle consiste à réutiliser directement les solutions des cas passés. Ce type dadaptation ne prend pas en compte la manière dont les solutions des cas similaires ont été générées. On utilise des lois dadaptation pour transformer les anciennes solutions. Ces lois sont dépendantes du domaine dapplication du système CBR.

Adaptation dérivative

On peut utiliser ce type dadaptation lorsque lon dispose pour chaque cas stocké dans la base des étapes du raisonnement menant aux solutions. Ladaptation dérivative consiste à appliquer le même raisonnement au nouveau problème. Lors de la construction de la nouvelle solution, on va privilégier les chemins pris par les anciennes solutions sélectionnés et éviter les chemins infructueux. Cependant le nouveau cas est différent, de nouveaux sous-objectifs seront poursuivis.

Autres adaptations possibles

Il existe dautres types dadaptations possibles. On peut par exemple faire appel à des cas dadaptation. Cela revient à considérer un système CBR dédié à ladaptation en général. Il ne serait spécialisé vers aucun domaine en particulier et contiendrait des cas assez abstraits dadaptation.

Une autre approche est de classifier les cas dans une hiérarchie. Cette approche permet à des cas dêtre réutilisés avec un niveau dabstraction le plus élevé possible, ce qui les rend facilement applicable à une nouvelle situation. Pour adapter les sous parties dune solution, le système se référera au contexte de la solution générale.

Révision

Après sa génération par le système, la solution du problème est testée. Cette étape est généralement externe au CBR. Suivant le domaine, on peut faire appel à un logiciel de simulation ou à un expert. Noublions pas que la durée dune évaluation peut être très longue, notamment dans le domaine médical pour le test de traitements. Si cette évaluation est concluante, on va retenir cette nouvelle expérience. Cest la phase dapprentissage que nous étudierons par la suite. Cependant si la solution nest pas satisfaisante, il faut la réparer ou tout au moins expliquer les raisons de léchec. Cest la phase de révision.

La phase de révision va donc en premier lieu essayer de déterminer les raisons de léchec. Pour cela, on peut essayer dexpliquer pourquoi certains buts nont pas été atteints. Les informations collectées vont enrichir une mémoire déchec utilisée lors de la phase dadaptation. Ainsi lors des prochaines générations de solutions, le système ne répétera pas ses erreurs.

Lorsque le système a déterminé les raisons de léchec de la solution, il est possible dessayer de la réparer. Cette étape de réparation peut être vue comme une autre fonction dadaptation. La seule différence est que dans la réparation, on travaille à partir dune solution incorrecte mais adaptée au problème au lieu de solutions correctes inadaptées. On va sappuyer sur les explications de léchec pour réaliser les modifications.

Apprentissage

Cest la dernière étape du cycle du CBR. Au cours de cette phase, le nouveau cas et sa solution validée vont être ajoutés à la base de cas. Il faut donc déterminer quelles informations doivent être sauvegardées et sous quelle forme, et comment indexer ce nouveau cas dans la base.

Si le cas a été résolu sans laide des cas préexistants, par exemple à laide des connaissances dun expert, il faut à coup sûr lajouter dans la base. Par contre, si la solution a été générée à partir danciens cas, la procédure est plus complexe. En effet il ne sera alors pas forcément nécessaire de rajouter directement le nouveau cas. On peut par exemple généraliser le cas antérieur, origine de la nouvelle solution. Dune autre manière, ce nouveau cas peut être intégré à une catégorie ou un épisode généralisé.

En ce qui concerne les informations à sauvegarder, il est évident que lon doit sauvegarder les caractéristiques et la solution du problème. Dans certains domaines, on peut tout de même faire limpasse sur les caractéristiques qui sont facilement déductibles ou sans intérêt pour le problème. Il est aussi possible denregistrer les explications du raisonnement ayant mené à la solution. Ceci va nous permettre dutiliser ladaptation dérivative comme nous lavons vu précédemment. Il est aussi possible de sauvegarder les échecs comme nous lavons vu dans le paragraphe précédent. On peut ajouter à la base les cas déchecs ou les raisonnements incorrects.

Il sagit ensuite de décider quel type dindex le système utilisera pour retrouver ce cas. La plupart des logiciels existants emploient la totalité des caractéristiques. Dautres méthodes vont parcourir la base pour trouver les caractéristiques les plus discriminantes avec le cas à ajouter.

Enfin il faut intégrer le nouveau cas dans la base. Au cours de cette phase, on va modifier lindexation des cas existants pour que le système détecte plus facilement les similitudes lors de la recherche des cas similaires. Pratiquement on va augmenter le poids dun index menant à un cas qui a permis datteindre un cas utile dans la construction de la solution. À linverse, le système va diminuer le poids dun index menant à un cas qui conduit à un échec. En fin de compte, on privilégie certaines caractéristiques.

Il peut être intéressant à la fin de lapprentissage de tester le système en lui reposant le problème quil vient de traiter. Ainsi on peut voir si le système se comporte comme on lattend.

Technologies utilisées

Data mining

L'utilisation du data mining se révèle avantageuse dans l'indexation des données. L'indexation est un point très important pour le CBR. C'est grâce à elle que le calcul de similarité est effectué. Les index font référence à différents critères et le datamining va permettre d'indiquer les critères les plus discriminants et donc les plus représentatifs pour la construction des index.

De plus, le calcul de la distance entre les cas, effectué par la fonction de similarité intervient logiquement entre le nouveau cas et tous les anciens cas de la base. Grâce au datamining, des classes vont être constituées pour ainsi directement exclure les cas qui n'ont aucun rapport avec le cas actuel. Le calcul des distances grâce à la fonction de similarité s'effectuera ainsi uniquement à l'intérieur d'une même classe, ce qui réduira considérablement le temps d'exécution.

Datacleaning

Le datacleaning permet également d'augmenter les performances d'un système CBR. Il va faire en sorte que les données enregistrées dans le CBR soient justes et qu'il n'y ait pas de cas inexact qui pourrait entraîner des raisonnements totalement faux. Néanmoins, il peut arriver qu'un CBR possède dans sa base des cas contradictoires mais il ne doit pas pour autant ne plus être en mesure de tirer des conclusions, des expériences contradictoires existant dans la vie réelle.

Logique floue

La logique floue est utilisée dans les domaines il est difficile de classifier des objets dans un ensemble ou un autre. Utiliser cette technologie apporte de nombreux avantages aux systèmes CBR :

  • Une meilleure gestion de limprécision : avec la logique classique, une imprécision peut conduire à ruiner un raisonnement, elle sera en revanche bien tolérée si on utilise la logique floue.
  • La traduction des quantificateurs linguistiques en informations numériques utilisables par le système : si la description de cas est textuelle, il y a de fortes chances pour que des caractéristiques soient qualifiées par des quantificateurs tel que « très », « un peu », « environ », etc. Ils seront facilement traduits par une valeur entre 0 et 1.
  • La gestion des valeurs continues et réelles facilitées : lindexation et la recherche de cas sera plus facile à mettre en œuvre.
  • Lintroduction des notions de confiance et de pertinence : pour chaque information stockée, ou pour chaque caractéristique du nouveau cas, on va utiliser le degré de confiance quon a dans linformation et la pertinence. Par exemple, si les informations proviennent dune source peu fiable, la confiance sera faible. Dune autre manière, la pertinence va représenter limportance dune information pour le problème.

Certains systèmes CBR utilisent la logique floue dès le stockage des cas. Ils gèrent des degrés de pertinence et de confiance pour chaque cas. Mais la principale utilisation de la logique floue est faite au niveau de la recherche de cas similaires. aussi, les systèmes usent les degrés de confiance et de pertinence pour calculer les similarités. Enfin il est aussi possible doptimiser ladaptation à laide de cette technique.

Projets à base de raisonnement par cas

  • CHEF : Ce logiciel se propose de réaliser des recettes de cuisine en utilisant la technique du CBR. L'utilisateur indique au programme les aliments dont il dispose et CHEF cherche à élaborer une recette à partir de ces ingrédients. Pour ce faire, il opère comme tout il CBR : il possède une très grosse base de données de "cas" de recettes valides et cherche à créer, par mimétisme, une nouvelle recette contenant les ingrédients choisis. CHEF a la particularité de tenir compte des échecs et de les sauvegarder afin d'éviter de les reproduire. Lorsque les contraintes imposées par l'utilisateur sont trop fortes et qu'aucune solution n'a été trouvée, CHEF donne une explication indiquant les raisons de l'échec.
  • SWALE : Le projet SWALE cherche à fournir des explications à des situations anormales. Il apporte notamment des explications sur les causes de la mort des animaux ou des hommes. Le programme va par exemple comparer la mort inattendue d'un cheval de course très connu en pleine force de l'âge à la mort d'un cycliste due à une consommation excessive de produits dopants.
  • PERSUADER : PERSUADER est un outil de gestion de conflits basé sur le raisonnement par cas. Il fonctionne sur le principe de négociation/médiation. Il est capable de fournir des solutions documentées pour la résolution de problèmes de groupe. PERSUADER fait en sorte de pouvoir construire un règlement mutuellement convenu entre les différents acteurs de la dispute.
  • Portail de l’informatique Portail de linformatique
Ce document provient de « Raisonnement par cas ».

Wikimedia Foundation. 2010.

Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article Case Based Reasoning de Wikipédia en français (auteurs)

Игры ⚽ Нужно сделать НИР?

Regardez d'autres dictionnaires:

  • Case-based reasoning — (CBR), broadly construed, is the process of solving new problems based on the solutions of similar past problems. An auto mechanic who fixes an engine by recalling another car that exhibited similar symptoms is using case based reasoning. A… …   Wikipedia

  • Case-Based-Reasoning — Das fallbasierte Schließen (engl. case based reasoning, franz. raisonnement par cas, span. Razonamiento basado en casos) ist ein maschinelles Lernverfahren zur Problemlösung durch Analogieschluss. Das zentrale Element in einem CBR System ist eine …   Deutsch Wikipedia

  • Case-Based Reasoning — Das fallbasierte Schließen (engl. case based reasoning, franz. raisonnement par cas, span. Razonamiento basado en casos) ist ein maschinelles Lernverfahren zur Problemlösung durch Analogieschluss. Das zentrale Element in einem CBR System ist eine …   Deutsch Wikipedia

  • Case Based Reasoning — Fallbasiertes Schliessen , Methode der KI, bei der der intelligente Einsatz der IF Abfrage als künstliche Intelligenz gewertet wird …   Acronyms

  • Case Based Reasoning — Fallbasiertes Schliessen , Methode der KI, bei der der intelligente Einsatz der IF Abfrage als künstliche Intelligenz gewertet wird …   Acronyms von A bis Z

  • Model-based reasoning — In artificial intelligence, model based reasoning refers to an inference method used in expert systems based on a model of the physical world. With this approach, the main focus of application development is developing the model. Then at run time …   Wikipedia

  • Reasoning — is the cognitive process of looking for reasons for beliefs, conclusions, actions or feelings. [ Kirwin, Christopher. 1995. Reasoning . In Ted Honderich (ed.), The Oxford Companion to Philosophy . Oxford: Oxford University Press: p. 748] Humans… …   Wikipedia

  • Case analysis — is one of the most general and applicable methods of analytical thinking, depending only on the division of a problem, decision or situation into a sufficient number of separate cases. Analysing each such case individually may be enough to… …   Wikipedia

  • Defeasible reasoning — is a kind of reasoning that is based on reasons that are defeasible, as opposed to the indefeasible reasons of deductive logic. Defeasible reasoning is a particular kind of non demonstrative reasoning, where the reasoning does not produce a full …   Wikipedia

  • Knowledge-based systems — According to the Free On line Dictionary of Computing (FOLDOC), a knowledge based system is a program for extending and/or querying a knowledge base.The [http://www.computeruser.com/resources/dictionary/ Computer User High Tech Dictionary]… …   Wikipedia

Share the article and excerpts

Direct link
https://fr-academic.com/dic.nsf/frwiki/295159 Do a right-click on the link above
and select “Copy Link”