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Kunstliche Intelligenz (KI), nr 1 (M rz) 1996, pp 10-15 Zur Analyse fallbasierter Probleml se-und Lernmethoden in
 

Summary: Kunstliche Intelligenz (KI), nr 1 (M rz) 1996, pp 10-15
Zur Analyse fallbasierter Probleml se- und Lernmethoden in
Abh ngigkeit von Charakteristika gegebener
Aufgabenstellungen und Anwendungsdom nen
Klaus-Dieter Althoff, Agnar Aamodt
Abstract
Fallbasiertes Schliežen (case-based reasoning; CBR) hat đ gegen ber anderen Methoden đ denVorteil
der inh rentenKombination von Probleml senund kontinuierlichem Lernen aus Erfahrung. Diese
Kombination ist ein aužerordentlich interessantes Thema, zu dem gen gendErfahrung vorliegt, um
es systematisch zu untersuchen. Hierzu haben wir begonnen, ein Instrumentarium (framework) zur
Analyse von CBR-Methoden zu entwickeln. Es beinhaltet eine explizite Ontologie grundlegender
CBR-Aufgabentypen, Dom nencharakteristikasowie Probleml se-und Lern-Methodentypen. Die
mit unserem Ansatz verbundene Methodologie kombiniert eine top-down Knowledge-Level-Analy-
se mit einer bottom-up ŃfallgetriebenenĎAnalyse. Wir beschreiben neben der zugrunde liegenden
Sichtweise unseres analytischen Instrumentariums seine Hauptkomponenten, die eingebettete Me-
thodologie sowie Beispielstudien und ihre Beziehung zu unserem Ansatz.
1. Einf hrung
In den letzten Jahren ist im Bereich des Fallbasierten Schliežens (case-based reasoning; CBR) ein
substantieller Fortschritt erzielt worden. Probleme sind klarer identifiziert und Ergebnisse intensiver
Forschungsarbeiten haben zu besseren Methoden des Retrievals, der Adaption und des Lernens

  

Source: Aamodt, Agnar - Department of Computer and Information Science, Norwegian University of Science and Technology

 

Collections: Computer Technologies and Information Sciences