Selamat datang di ForSa! Forum diskusi seputar sains, teknologi dan pendidikan Indonesia.

Welcome to Forum Sains Indonesia. Please login or sign up.

Agustus 17, 2022, 05:09:03 AM

Login with username, password and session length

Topik Baru

Artikel Sains

Anggota
  • Total Anggota: 26,765
  • Latest: KlausKep
Stats
  • Total Tulisan: 139,633
  • Total Topik: 10,390
  • Online today: 32
  • Online ever: 441
  • (Desember 17, 2011, 09:48:51 AM)
Pengguna Online
Users: 0
Guests: 15
Total: 15

Aku Cinta ForSa

ForSa on FB ForSa on Twitter

Soft Computing

Dimulai oleh The Houw Liong, Maret 12, 2009, 02:13:47 PM

« sebelumnya - berikutnya »

0 Anggota dan 1 Pengunjung sedang melihat topik ini.

secangkir_gelas

Kutip dari: heru.htl pada Maret 20, 2010, 01:08:25 AM
Sistem semacam ES dan JST sudah tentu menggunakan "stored data reference" untuk menjalankan "feedback" terhadap input (notabene, input berupa human-specific-interaction masuk melalui "interface").

Salah satu sistem ES yang umum dan simpel, saya temukan beserta GNU Emacs (disebut Emacs Psychotherapist).

Oh,, begitu yah.. Terima kasih atas penjelasan dan contohnya ya Pak :) Ntar, saya coba cari programnya.. hehehe..

Kutip dari: idiotique_hebb pada Maret 20, 2010, 05:28:39 AM
Kutip dari: secangkir_gelas pada Maret 20, 2010, 12:59:39 AM
terus,, kalo pake JST untuk kasus tersebut bisa juga gak y? :D

Maaf, saya tidak bisa membantu banyak untuk pembahasan inteligent system dalam sistem pakar, karena saya tidak terlalu banyak mendalami tentang sistem pakar. Classification sangat bisa dilakukan oleh JST, sejauh yang saya pelajari, metode klasifikasi yang di implementasikan tergantung dari pola input yang ada, jika data berupa linearly separable, anda bisa menggunakan metode sederhana seperti perceptron, backpropagation atau hebbian dll. Namun jika data merupakan unlinearly separable atau data space terlalu acak, anda bisa menggunakan algoritma-algoritma yang memang didesain untuk permasalahan seperti ini, seperti SVM (Support Vector Machine).

Yang sering saya lihat dalam penerapan backpropagation untuk klasifikasi, biasanya mereka menggunakan FNN (Fuzzy Neural Network), yang merupakan gabungan dari Fuzzy Logic Algorithm (untuk representasi data) dan Backpropagation itu sendiri.

Wah,, terima kasih atas jawabannya Pak,, saya mulai mendapat pencerahan :)

Bernando

Kutip dari: secangkir_gelas pada Maret 20, 2010, 12:59:39 AM
hmm,, saya masih kurang mengerti tentang sistem pakar yang belajar sendiri, misal contoh studi kasusnya berupa pengklasifikasian Penyakit Tenggorokan, bagian mana yang kira-kira menuntut / membuat sistem pakar tersebut belajar sendiri, karena dari jurnal-jurnal yang saya lihat, biasanya dia hanya sekedar menginputkan ciri (dengan menjawab pertanyaan ya/tidak) kemudian dari hal tersebut disimpulkan termasuk klasifikasi apa.. begitu .. :D

terus,, kalo pake JST untuk kasus tersebut bisa juga gak y? :D

inference engine : Processor pada sistem pakar yang mencocokan fakta-fakta
yang ada pada working memori dengan domain pengetahuan yang
terdapat pada knowledge base, untuk menarik kesimpulan dari
masalah yang dihadapi

inference engine sendiri merupakan hasil pemodelan proses berpikir manusia (nalar)
Be the sustainable learner, because life is learning...

secangkir_gelas

Kutip dari: Bernando pada Maret 22, 2010, 12:24:43 PM
inference engine : Processor pada sistem pakar yang mencocokan fakta-fakta
yang ada pada working memori dengan domain pengetahuan yang
terdapat pada knowledge base, untuk menarik kesimpulan dari
masalah yang dihadapi

inference engine sendiri merupakan hasil pemodelan proses berpikir manusia (nalar)

Berarti Reasoning yah pak?
terus,, biasanya preprocessing diletakkan di bagian mana aja pak? dan juga preprocessing seperti apa?

Bernando

yup...

ada dua pendekantan knowledge base yang sangat umum...
- Rule based reasoning (penalaran berbasis aturan)
Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan aturan berbentuk : IF-THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan si pakar dapat menelesaikan msalah tersebut secara berurutan. Disamping itu, bentuk ini juga digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak (langkah-langkah) pencapaian solusi.

- Case based reasoning (penalaran berbasis kasus)
Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Selain itu, bentuk ini juga digunakan apabila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.
Be the sustainable learner, because life is learning...

secangkir_gelas

saya masih kurang menangkap Case Based Reasoning, berarti dia menalar dari pengalaman terhadap suatu kasus? terus penerapan ke bahasa komputernya seperti apa kira-kira yah? kalo Rule kan mungkin jelas dengan if-then, tapi kira2 cased based seperti apa yah?
terus tentang preprocessing pada ES, biasanya terletak di bagian mananya yah Pak?

ngajakmikir

ikutaaaannn..

sama halnya seperti kita belajar melalui teori (buku dan sekolah) dan belajar melalui fakta (pengalaman).
kalau pendekatannya teori, berarti setiap kasus diselesaikan dengan menggunakan teori2 yang sudah ada.
sedangkan pendekatan fakta, setiap kasus akan diselesaikan menggunakan pengalaman, lebih kearah intuisi mungkin (atau disebut heuristic)
Aku adalah sesuatu yang tersembunyi. Aku berkehendak untuk dikenal, maka Aku ciptakan makhluk agar mereka mengenalKu

secangkir_gelas

wah,, mulai semakin terbayang.. hehehe..
terima kasih yah semuanya :) ...
ntar kalo saya bingung lagi, saya tanya lagi .. hehehe :)

idiotique_hebb

Kutip dari: Bernando pada Maret 22, 2010, 11:37:40 PM
- Case based reasoning (penalaran berbasis kasus)
Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Selain itu, bentuk ini juga digunakan apabila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.
Apakah metode case based reasoning ini bisa digunakan untuk proses generalisasi dalam backpropagation?
lalu bagaimana algoritma nya? apakah dengan menetapkan nilai bobot, target dan learning rate yang sama dalam jaringan kemudian menjalankan jaringan hanya dengan proses feedforward saja?
Lagi belajar Objective C / GNUStep / Cocoa API
Kroper for Mac : [pranala luar disembunyikan, sila masuk atau daftar.]

sunia88

sistem pakar yang bagaimana ya bisa dipake JST?

sunia88

#24
Kira-kira untuk sistem pakar diagnosis penyakit berdasarkan gejalanya bisa diterapkan JST ya?

The Houw Liong

#25
Kutip dari: sunia88 pada Agustus 25, 2010, 07:24:04 PM
Kira-kira untuk sistem pakar diagnosis penyakit berdasarkan gejalanya bisa diterapkan JST ya?

Tentu bisa,khusunya jika datanya mengandung data angka numerik, misalnya data lab test darah, urine, ......
HouwLiong

sunia88

Halo, ada yang tahu tentang sistem pakar(ES) dengan certainty factor?

sunia88

#27
Kutip dari: The Houw Liong pada Agustus 26, 2010, 08:26:34 AM
Tentu bisa,khusunya jika datanya mengandung data angka numerik, misalnya data lab test darah, urine, ......
berarti harus ada data pelatihanya dong kalau pake JST

The Houw Liong

#28
@sunia 88
Betul, untuk menentukan bobot pada JNA, diperlukan data belajar dan data uji.

Contoh sistem pakar dengan C.F, silahkan lihat :

[pranala luar disembunyikan, sila masuk atau daftar.]
HouwLiong