Artificial Intelligence

Presentasi berjudul: "Artificial Intelligence"— Transcript presentasi:

1 Artificial Intelligence
Kecerdasan Buatan/ Artificial Intelligence Bayesian Network Rekyan Regasari Mardi Putri, ST, MT Lailil Muflikhah, S.Kom, M.Sc Imam Cholissodin, S.Si., M.Kom M. Ali Fauzi, S.Kom, M.Kom

2 Pokok Bahasan Syntax & Semantics Compact conditional distributions
Efficient Inference Latihan Individu + Tugas Kelompok

3 Syntax & Semantics Bayesian Network :
Notasi graf yang menyatakan conditional independence dalam suatu domain. Node menyatakan sebuah random variable. Arc (directed edge) menyatakan hubungan kausal langsung (direct influence). Arahnya dari variable “sebab” ke variable “akibat”. Node sibling menyatakan variable yang conditionally independent karena parent-nya. Conditional distribution untuk setiap node terhadap parent-nya: P(Xi | Parents(Xi)) Tidak ada cycle di dalam Bayesian Network.

4 Syntax & Semantics Contoh kedokteran gigi :
Topologi sebuah Bayesian Network menyatakan hubungan conditional independence : Keterangan : Weather independent dari semua variable lain. Toothache dan Catch conditionally independent karena Cavity.

5 Syntax & Semantics Contoh lain :
Anto sedang di kantor. Tetangganya, John, menelpon mengatakan alarm anti-perampoknya bunyi. Tetangganya, Mary, tidak menelpon. Kadang-kadang alarmnya nyala karena gempa bumi. Apakah ada perampok di rumah Anto? Variable dalam domain : Burglar, Earthquake, Alarm, JohnCalls, MaryCalls Hubungan sebab akibat : Perampok bisa membuat alarm nyala. Gempa bumi bisa membuat alarm nyala. Alarm bisa membuat John menelpon. Alarm bisa membuat Mary menelpon.

6 Syntax & Semantics Contoh Bayesian Network :

7 Syntax & Semantics Rekonstruksi full joint distribution :
Bayesian Network adalah deskripsi lengkap sebuah domain. Full joint distribution bisa diperoleh dari local conditional distribution : Contoh: hitung probabilitas John menelpon, Mary menelpon, alarm nyala, tidak ada perampok, tidak ada gempa bumi. P (j ∧ m ∧ a ∧ ¬b ∧ ¬e) = P (j |a)P (m|a)P (a|¬b, ¬e)P (¬b)P (¬e) = 0.9 × 0.7 × × × =

8 Syntax & Semantics Membangun Bayesian Network :
Bagaimana membangun sebuah Bayesian Network? Sebuah algoritma:. Pilih ordering variable X1, , Xn For i = 1 to n Tambahkan Xi ke network Pilih parent dari X1, , Xi−1 shg. P(Xi | Parents(Xi )) = P(Xi | X1, , Xi−1) Agar Bayesian Network sah.. Xi harus conditionally independent terhadap semua X1, , Xi−1 yang bukan anggota Parents(Xi) karena Parents(Xi).

9 Syntax & Semantics Chain rule & conditional independence :
Algoritma di slide sebelumnya menggunakan chain rule : P(A, B, C, D) = P(A|B, C, D)P(B, C, D) = P(A|B, C, D)P(B|C, D)P(C, D) = P(A|B, C, D)P(B|C, D)P(C|D)P(D) Ini spt. membangun Bayesian Network dengan urutan D, C, B, A tanpa conditional independence. Bagaimana jika, mis: A conditionally independent thd. B karena C dan D B conditionally independent thd. C karena D: P(A, B, C, D) = P(A|C, D)P(B|D)P(C|D)P(D)

10 Syntax & Semantics Contoh membangun Bayesian Network :
Mis. kita pilih urutan : MaryCalls, JohnCalls, Alarm, Burglar, Earthquake. P(J | M) = P(J)? Tidak P(A | J , M) = P(A | J)? P(A | J , M) = P(A)? Tidak P(B | A, J , M) = P(B | A)? Ya P(B | A, J , M) = P(B)? Tidak P(E | B, A, J , M) = P(E | A)? Tidak P(E | B, A, J , M) = P(E | A, B)? Ya

11 Syntax & Semantics Naive vs. paranoid... : Naive Bayes model
Semua variable akibat dianggap saling conditionally independent karena variable sebab. Full joint distribution (paranoid?) Semua random variable dianggap saling mempengaruhi Yang kita cari: analisa domain-specific yang menghasilkan informasi conditional independence yang benar!

12 Syntax & Semantics Contoh yang lebih rumit... :
Diagnosa awal: mobil mogok! Testable node: nilainya bisa diukur. Fixable node: nilainya bisa diatur. Hidden node: hanya untuk menyederhanakan struktur network-nya.

13 Syntax & Semantics Contoh yang lebih rumit... :
Menentukan nilai asuransi mobil...

14 Compact conditional distributions
Deterministic nodes : Conditional distribution sebuah node dgn. k parent exponential dlm. k . Ada beberapa representasi yang lebih efisien → canonical distribution. Conditional distribution dari suatu deterministic node bisa dihitung sepenuhnya dari nilai parent-nya. Dengan kata lain, nilai probabilitasnya bisa dinyatakan sebagai suatu fungsi : X = f(Parents(X)) Misalnya, “hidden” variable pada contoh mobil mogok: No_charging = Alternator_broken ∨ Fanbelt_broken Battery_flat = Battery_dead ∨ No_charging Nilainya diperoleh dari truth table ∨

15 Compact conditional distributions
Noisy-OR Distribution : Noisy-OR distribution mirip ∨ dalam logic, tapi ada uncertainty : Berapakah ketidakpastian sebuah variable “gagal” mengakibatkan proposition bernilai true? Contoh : P(¬fever | cold , ¬flu, ¬malaria) = 0.6 P(¬fever | ¬cold , flu, ¬malaria) = 0.2 P(¬fever | ¬cold , ¬flu, malaria) = 0.1

16 Compact conditional distributions
Variable dengan nilai kontinyu : Bagaimana kalau nilai variable kontinyu? Tabel? Gunakan canonical distribution : fungsi dengan parameter. Contoh : Diskrit : Subsidy?, Buys? Kontinyu : Harvest, Cost

17 Compact conditional distributions
Variable diskrit, parent kontinyu : Probabilitas dari Buy? jika diketahui Cost adalah “soft threshold” : Distribusi probit adalah integral dari fungsi Gaussian : P(Buys? = true | Cost = c) = Φ((−c + µ)/σ)

18 Compact conditional distributions
Variable kontinyu : Model Linear Gaussian sering dipakai :

19 Efficient Inference Inference by enumeration :
Mis. hitung probabilitas ada perampok jika John dan Mary menelpon. Perhatikan bahwa P(j | a)P(m | a) dihitung untuk setiap nilai e. Gunakan dynamic programming : hitung sekali, simpan hasilnya!

20 Efficient Inference Approximate inference :
Pendekatan lain: jangan hitung nilai persis, tapi cukup di-sample (Monte Carlo). Ide dasar : Ambil N sample dari distribusi Bayes Net. Estimasi posterior probability dari query event : Berapa kali query event “terjadi” dari N kali sample? Dibagi N. konvergen terhadap P.

21 Efficient Inference Contoh sampling ke-1 :
a. P(C,S,R,W)=? b. P(C,S,R,~W)=?

22 Efficient Inference Contoh sampling ke-2 : Tentukan P(C=T|S=T) !

23 Efficient Inference Penyelesaian : Tentukan P(C=T|S=T) !

24 Selesai