A Teoria de Conjunto oferece uma “abordagem sistemática” na resolução de problemas.
É uma estrutura de dados simples, formal e robusta para representar dados e operações como conjuntos e funções.
Surge como uma ferramenta poderosa nesse esforço.
Fornece uma estrutura para análise e processamento de dados
A teoria de conjuntos, provê uma metodologia estruturada que aprimora a interpretabilidade e a confiabilidade dos modelos de IA, tornando-a um recurso inestimável no desenvolvimento de aplicações de IA e da IH – Inteligência Humana e IE – Inteligência Empresarial e Emocional … está na base de múltiplas inteligências.
A teoria de conjunto é uma ferramenta inestimável para a inteligência artificial e humana.
Identificar padrões ou relações de semelhanças entre conjuntos e elementos.
Representar o conhecimento, através da teoria de conjunto.
Identificar características temporais comparando pares de conjuntos e seus elementos.
Identificar relações invisíveis entre conjuntos e obter compreensões mais profundas.
Representar regras e relacionamentos lógicos (pertencimento, enumeração, intersecção, união, negação, complementaridade, simetria), que aprofunda a capacidade de análise, compreensão, significação de dados e informação de conjuntos de dados (amostras).
Representar conceitos, categorias (conjuntos) e variações dessas categorias (elementos) em detalhes.
Encontrar “agulhas num palheiro” de forma rápida e estruturada, via computação/IA.
Identificar semelhanças e diferenças no processamento de sinais, com grandes volumes de dados por exemplo, como características específicas da voz, como pressão sonora, tonalidade, etc e reconhecer indivíduos diferentes falando a mesma frases diferentes faladaspor um mesmo indivíduo.
Essa capacidade de representar a realidade e estruturar a resolução de problemas da teoria de conjuntos, exemplificada acima, pode ser aplicada para qualquer contexto, através de “detectores de características” – resultado de um mapeamento de um conjunto de eventos no espaço e no tempo em um ponto em um espaço de características finito-dimensional.
Para a IA, e na perspectiva de aprendizado de máquina, este é um conceito absolutamente fundamental porque funciona como ponto de partida de todos os algoritmos de aprendizado de máquina, como um método para representar eventos espaço-temporais como vetores de características.
De uma forma geral, seguindo essa lógica, modelos de conceitos podem ser criados e estruturados dessa forma, via a teoria de conjuntos, através de conjuntos, subconjuntos, elementos e operações.
Á partir daí, podemos dizer que conjuntos são “vetores” (e vice versa) cujas distancias para outros vetores (ou distância entre conceitos) podem ser calculadas, através da criação da “função de distância”, entre conceitos, que compara dois “vetores de características” de entrada e retorna um resultado, por exemplo, “zero” se os vetores forem idênticos e outro número se forem diferentes.
Diferenças entre …
