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# Semaine 7:
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## Lecture 1: Intégration de réseaux de neurones dans un système à base de connaissances en Prolog
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Source: Ultsch, A. & Korus, D. '[Integration of Neural Networks with Knowledge-Based Systems](https://pdfs.semanticscholar.org/2565/fa17e3ca2d8e940a2bf81cdba2916a2d0952.pdf)' Proc. IEEE Int. Conf. Neural Networks, Perth/Australia, 1995.
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Les systèmes symboliques ont de la difficulté à traiter les données provenant de mesures, les inconsistances et le bruit. Il est difficile de définir les connaîssances acquises de l'expérience.
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Les réseaux de neurones permettent de pallier à ces problèmes, mais leurs raisonnements sont difficiles à expliquer.
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**Note: Un peu de la même façon que l'intuition de l'expert acquise avec l'expérience**
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Au départ, les réseaux de neurones sont surtout associés à des tâches de perception en comparaison avec des tâches de cognition.
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Enjeux:
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- Détecter la structure des réseaux par le comportement collectif: Un neurone seul ne fournit aucune information utilisable pour comprendre le fonctionnement du réseau. Exemple:
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- Self-Organizing Feature Maps (SOFM), Kohonen
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- Haute dimensionnalité vers réseaux de neurones bidimensionnel.
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- Difficile de voir la structure (U-matrix)
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- Acquisition intégrée des connaissances: Traiter l'information avec un réseau de neurones pour ensuite fournir le résultat à un système symbolique:
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- Approche sig*: transférer la connaîssance des réseaux de neurones en règles à l'aide de la logique floue.
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- Introspection: Un système expert analyse son propre comportement pour éviter les mauvais chemins et arriver plus rapidement à la conclusion:
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- Exemple du compilateur Prolog qui remontera à la source de l'erreur et prendra un autre chemin sans tenir compte de la cause de l'erreur.
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- Unification: Rattacher les nouvelles connaîssances aux connaissances précédentes:
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- Analyse des variables dans un programme Prolog
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- Réseau `Cube` permet l'unification
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## Lecture 2: Prédiction des avalanches
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[A HYBRID EXPERT SYSTEM FOR AVALANCHE FORECASTING](http://www.wsl.ch/info/mitarbeitende/schweizj/publications/Schweizer_etal_Hybrid_expert_system_avalanche_forecasting_1994.pdf)
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Échantillonnage quotidien de la neige, de la température et de la couverture de neige pour l'ensemble des Alpes suisse. Les questions: Où? Quand? Quel type?
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Approche déterministe: processus physique, modèles de couverture neigeuse pas suffisamment détaillés.
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Approche statistiques: données de plusieurs années d'observation, avanlanches des 10 journées les plus similaires.
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En combinant les deux modèles, on a un meilleur modèle pour les journées avec de fortes chutes de neige. Nécessite cependant des données sur le niveau de danger mesuré.
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Statistique NEX_MOD: 50%
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Système expert COGENSYS: 60-70%
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Méthode synoptique (terrain): 70%
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Performance globale de 80-85%.
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### Nouvelle approche
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Objectifs:
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- Degré de danger basé sur les données de neige et de météo
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- Données incomplètes ou inconsistantes
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- Explication du résultat
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- Cible de 80% de succès
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- Meilleure performance en situations critiques
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Composantes:
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- Algorithme sim_m basé sur les statistiques et la méthode U-Matrix pour explorer la structure de la carte de Kohonen, produite par un réseau de neurones automatiquement organisé non supervisé.
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- Extrait de l'article: Outils et procédures pour le développement d'un système expert hybride.
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- Données du système COGENSYS
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- Pour les cas plus difficiles:
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- Réseau de Kohonen: visualisation de clusters dans l'espace-état des données d'entraînement
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- Lorsqu'on ne peut obtenir une réponse en utilisant le système expert, on utiliser cet algorithme supervisé qui donne une réponse, mais sans explication. On peut aussi utiliser pour compléter les valeurs manquantes.
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## Lecture 3:
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Source: [Kohonen's SeIf Organizing Feature Maps for Exploratory Data Analysis](https://www.uni-marburg.de/fb12/arbeitsgruppen/datenbionik/pdf/pubs/1990/ultschsiemon90.pdf)
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