Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Raciocínio Baseado em Casos
Metodologia de inteligência artificial que resolve novos problemas inspirando-se em soluções de problemas semelhantes já resolvidos, armazenados numa base de conhecimento. Esta abordagem baseia-se no princípio de que problemas semelhantes têm soluções semelhantes.
Base de Casos
Conjunto estruturado de casos previamente resolvidos armazenados num sistema de raciocínio baseado em casos, servindo de referência para resolver novos problemas. Constitui a memória coletiva do sistema e evolui dinamicamente com a adição de novas experiências.
Caso
Unidade fundamental de conhecimento em raciocínio baseado em casos, contendo a descrição de um problema específico e a sua solução associada. Um caso inclui tipicamente o contexto do problema, a solução aplicada e, por vezes, o resultado obtido.
Similaridade
Medida quantitativa que permite avaliar o grau de semelhança entre o problema atual e os casos armazenados na base de conhecimento. Esta avaliação é crucial para identificar os casos mais relevantes para a resolução do problema.
Ciclo CBR
Processo iterativo de quatro etapas do raciocínio baseado em casos: Recuperar (Retrieve), Reutilizar (Reuse), Revisar (Revise) e Reter (Retain). Este ciclo permite ao sistema aprender continuamente com novas experiências.
Reutilização
Fase do ciclo CBR onde a solução do caso mais semelhante é adaptada para responder às especificidades do novo problema. Esta etapa pode envolver modificações manuais ou automáticas da solução original.
Revisão
Etapa de validação e correção da solução proposta durante a fase de reutilização, incluindo testes e ajustes, se necessário. A revisão garante que a solução final é apropriada ao contexto específico do problema.
Retenção
Processo de adição do novo caso resolvido à base de conhecimento após validação da solução, enriquecendo assim a expertise do sistema. Esta etapa é fundamental para a aprendizagem contínua e a melhoria do desempenho futuro.
Indexação de Casos
Técnica de organização de casos na base de conhecimento utilizando descritores ou chaves para facilitar a busca rápida de casos relevantes. Uma indexação eficaz é crucial para o desempenho do sistema de raciocínio baseado em casos.
Adaptação de Solução
Processo de modificação de uma solução existente para adaptá-la às particularidades de um novo problema, preservando os princípios básicos que a tornaram bem-sucedida. Pode ser transformacional ou generativa, dependendo da natureza das mudanças necessárias.
Peso dos Atributos
Valores numéricos atribuídos a cada atributo de um caso para refletir sua importância relativa no cálculo de similaridade global. Esses pesos permitem personalizar o sistema, dando mais importância às características mais relevantes.
Caso Protótipo
Caso representativo ou central de uma categoria de problemas semelhantes, servindo de referência para a organização e recuperação de casos. Os protótipos facilitam a compreensão da estrutura da base de casos e aceleram as buscas.
Manutenção da Base de Casos
Conjunto de técnicas que visam otimizar o tamanho e a qualidade da base de casos, eliminando casos redundantes, obsoletos ou de má qualidade. Uma manutenção regular preserva a eficácia do sistema e melhora a relevância dos resultados.
Aprendizagem Baseada em Casos
Capacidade inerente do raciocínio baseado em casos de melhorar seu desempenho acumulando e reutilizando experiências passadas sem programação explícita. Essa aprendizagem é incremental e baseada na resolução efetiva de problemas.
Explicação Baseada em Casos
Mecanismo que permite ao sistema justificar suas soluções apresentando os casos semelhantes utilizados como referência, aumentando assim a transparência e a confiança dos usuários. Essa funcionalidade é essencial para aplicações críticas.
Caso Âncora
Caso de referência privilegiado utilizado como ponto de partida para a busca de soluções semelhantes em domínios complexos. Serve de pivô para organizar a busca e limitar o espaço de exploração da base de casos.
Árvore de Decisão Baseada em Casos
Estrutura híbrida que combina os princípios das árvores de decisão tradicionais com o raciocínio baseado em casos para organizar hierarquicamente os casos de acordo com seus atributos discriminatórios. Essa abordagem otimiza a pesquisa e facilita a interpretação dos resultados.