Fallbasiertes Denken (CBR)

Case-Based Reasoning (CBR) ist eine beliebte Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die zum Lösen neuer Probleme auf der Grundlage früherer Erfahrungen verwendet wird. Es handelt sich um eine Art maschinelles Lernen, das auf analogem Denken beruht, also dem Prozess, Ähnlichkeiten zwischen vergangenen und neuen Situationen zu finden. CBR funktioniert, indem ähnliche Fälle aus der Vergangenheit abgerufen und an die aktuelle Situation angepasst werden, um eine Entscheidung zu treffen oder ein Problem zu lösen. Die Technik ist aus dem menschlichen Problemlösungsansatz abgeleitet, bei dem Menschen sich bei Entscheidungen in neuen Situationen häufig auf vergangene Erfahrungen verlassen. CBR ist eine Art maschinelles Lernen, das auf der Idee basiert, dass ähnliche Probleme ähnliche Lösungen haben, und diese Ähnlichkeit nutzt, um Lösungen für neue Probleme zu finden.

Fallbasierter Argumentationsprozess

Der CBR-Prozess umfasst normalerweise vier Hauptschritte: Abrufen, Wiederverwenden, Überarbeiten und Aufbewahren.

• Suchen: Der erste Schritt im CBR-Prozess besteht darin, relevante Fälle aus der Fallbibliothek abzurufen. Dabei wird in der Bibliothek nach Fällen gesucht, die dem aktuellen Problem ähnlich sind. Ziel ist es, Fälle zu identifizieren, die dem vorliegenden Problem möglichst nahe kommen, da diese mit der größten Wahrscheinlichkeit nützliche Informationen liefern. In einigen Fällen kann der Abrufschritt die Verwendung von Stichwortsuchen oder anderen Formen des Data Mining umfassen, um relevante Fälle zu identifizieren.
• Wiederverwendung:Sobald relevante Fälle abgerufen wurden, besteht der nächste Schritt darin, sie zur Lösung des aktuellen Problems wiederzuverwenden. Dabei werden in der Vergangenheit angewandte Lösungsansätze auf aktuelle Probleme angepasst. Das Ziel besteht darin, eine Lösung zu finden, die früheren Fällen genügend ähnelt, um wirksam zu sein, sich jedoch ausreichend unterscheidet, um die besonderen Aspekte des aktuellen Problems zu berücksichtigen. Dieser Schritt kann die Auswahl eines oder mehrerer früherer Fälle als Ausgangspunkt für eine Lösung oder die Kombination von Elementen aus mehreren früheren Fällen zur Erstellung einer neuen Lösung beinhalten.
• Überarbeiten:Wenn Sie anhand früherer Fälle eine Lösung entwickelt haben, besteht der nächste Schritt darin, diese so zu modifizieren, dass sie besser zum aktuellen Problem passt. Dies kann eine Änderung der Lösung auf Grundlage von Benutzerfeedback oder der Verfügbarkeit neuer Informationen beinhalten. Ziel ist es, die Lösung so zu verfeinern, dass sie das vorliegende Problem möglichst effektiv löst. In einigen Fällen kann der Überarbeitungsschritt die Verwendung eines maschinellen Lernalgorithmus zur Optimierung der Lösung umfassen.
• reservieren: Der letzte Schritt im CBR-Prozess besteht darin, die neu entwickelte Lösung für die zukünftige Verwendung aufzubewahren. Dabei wird der neue Fall zur Fallbasis hinzugefügt, sodass er im Abrufschritt zukünftiger Probleme verwendet werden kann. Ziel ist es, die Qualität der Fallbasis und die Effektivität des CBR-Prozesses im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern. Der Aufbewahrungsschritt kann auch die Verwendung von Wissensmanagement-Tools umfassen, um die Organisation und Pflege der Fallbasis zu unterstützen.

Vergleich mit anderen Methoden

Fallbasiertes Schließen im maschinellen Lernen kann wie folgt mit anderen Problemlösungsansätzen verglichen werden:

• Regelbasiertes System:Regelbasierte Systeme sind ein beliebter Ansatz zur Lösung von Problemen der künstlichen Intelligenz. Im Gegensatz zu CBR verlassen sich regelbasierte Systeme zur Problemlösung auf eine Reihe vordefinierter Regeln. Diese Regeln werden oft von menschlichen Experten erstellt und sind möglicherweise nicht in der Lage, mit neuen oder unerwarteten Situationen umzugehen. Andererseits kann sich CBR durch die Wiederverwendung früherer Lösungen an neue Situationen anpassen.
• Entscheidungsbaum:Ein Entscheidungsbaum ist ein Algorithmus, der im maschinellen Lernen und Data Mining zur Lösung von Klassifizierungsproblemen verwendet wird. Entscheidungsbäume funktionieren, indem Daten rekursiv anhand verschiedener Kriterien aufgeteilt werden, bis eine endgültige Entscheidung erreicht ist. CBR hingegen stützt sich bei der Problemlösung auf vergangene Fälle, anstatt aus Daten einen Entscheidungsbaum zu erstellen.
• Neuronale Netze:Ein neuronales Netzwerk ist ein maschineller Lernalgorithmus, der aus vergangenen Daten lernen und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen treffen kann. Neuronale Netze eignen sich gut für Aufgaben wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Andererseits eignet sich CBR besser für Aufgaben, die eine erfahrungsbasierte Anpassung an neue Situationen erfordern.

Vorteile und Herausforderungen des fallbasierten Schließens

Vorteile des fallbasierten Schließens im maschinellen Lernen:

• Wiederverwendbarkeit: CBR-Systeme können frühere Lösungen für ähnliche Probleme wiederverwenden, was im Vergleich zur Entwicklung von Lösungen von Grund auf Zeit und Aufwand sparen kann.
• Anpassungsfähigkeit: CBR-Systeme können sich an veränderte Situationen oder Umstände anpassen, indem sie relevante Fälle auswählen und ändern.
• erklären: CBR-Systeme können auf Grundlage abgerufener ähnlicher Fälle Erklärungen für ihre Lösungen liefern.
• Studie:CBR-Systeme können aus neuen Fällen lernen und ihre Wissensbasis im Laufe der Zeit verbessern.

Herausforderungen des fallbasierten Schließens im maschinellen Lernen:

• Der Fall zeigt: Die Qualität eines CBR hängt von der Genauigkeit und Vollständigkeit der zur Lösung des Problems verwendeten Fälle ab. Eine unzureichende Darstellung des Falles kann zu falschen Lösungen führen.
• Fallsuche: Der Erfolg eines CBR-Systems hängt von der Fähigkeit ab, relevante Fälle aus der Fallbasis abzurufen. Wenn der Abrufvorgang ineffizient oder ineffektiv ist, kann dies zu einer schlechten Lösung führen.
• anpassen:Die Anpassung abgerufener Fälle an neue Problembereiche kann schwierig sein, da die abgerufenen Fälle möglicherweise nicht genau zum neuen Problem passen.
• Skalierbarkeit:Mit zunehmender Größe der Fallbasis kann der Zeitaufwand für das Abrufen und Anpassen von Fällen sehr groß werden, was die Effizienz des Systems beeinträchtigen kann.

Anwendungen des fallbasierten Denkens

Es wurde in verschiedenen Bereichen angewendet, darunter:

• Finanzielle Entscheidungen: CBR-Systeme können in Finanzinstituten eingesetzt werden, um durch den Vergleich früherer Fälle mit der aktuellen Situation Entscheidungen über Kreditgenehmigungen, Risikobewertungen und Anlagestrategien zu erleichtern.
• Rechtliche Begründung:Fallbasiertes Schließen in Systemen des maschinellen Lernens kann im juristischen Bereich eingesetzt werden, um die Recherche von Fallrecht und die Vorbereitung juristischer Argumente zu unterstützen, indem Fälle mit ähnlichen Rechtsfragen abgerufen und angepasst werden.
• Transport und Logistik: CBR-Systeme können im Transport- und Logistikbereich eingesetzt werden, um durch das Lernen aus früheren Fällen die Routenplanung, Terminplanung und Ressourcenzuweisung zu optimieren.

Verweise

【1】https://www.scaler.com/topics/artificial-intelligence-tutorial/case-based-reasoning-in-machine-learning/