\chapter{Wstęp} \label{sec:Intro}

%\section{Wstęp}
 W obecnych czasach ilość gromadzonych danych w każdej niemal dziedzinie jest
ogromna, jednakże nie jest ona skorelowana z wiedzą, którą posiadamy na temat
badanych  zjawisk. Co więcej, często problemem staje się nadmierna liczba danych, których
powszechnie używane systemy nie potrafią przeanalizować, nie mówiąc już o możliwości
wydobycia ukrytej w nich wiedzy.\\
Problem stanowi również analiza wiedzy ekspertów, którzy na podstawie intuicji podejmują pewne działania, nie potrafiąc racjonalnie wytłumaczyć przesłanek wiodących do określonej konkluzji. Dlatego też istotna jest budowa systemów pozwalających na wydobywanie zgromadzonej w danych wiedzy w postaci zbiorów reguł. Problem ten  przez społeczność naukową analizowany jest różnymi metodami określanymi ogólnie mianem systemów {\it inteligencji obliczeniowej} (ang. computational intelligence, CI). Systemy te grupują różne podejścia do problemu analizy danych typu metody statystyczne, probabilistyczne, uczenie maszynowe, systemy rozmyte, metody zbiorów przybliżonych, sztuczne sieci neuronowe oraz wnioskowanie w oparciu o przypadki (ang. case based reasonong).\\
Należy jednak zwrócić uwagę na zaproponowane w pracach W. Ducha i współpracowników systemy bazujące na podobieństwie (ang. similarity based methods, SBM) \cite{Duch-SBM,Duch-NSBM}. W pracach tych autorzy pokazali możliwości jakie daje uczenie w oparciu o podobieństwo jako narzędzie do generalizacji i integracji różnych systemów inteligencji obliczeniowej. Między innymi w pracach \cite{Duch-D-MLP, Duch-NSBM, Duch-NNSB}
zaprezentowana została możliwość integracji sieci neuronowych typu perceptron wielowarstwowy (MLP) z systemami SBM.\\
Bardzo istotnym zagadnieniem pozostaje problem reprezentacji wiedzy w postaci zrozumiałej dla człowieka. Wiele z istniejących systemów inteligencji obliczeniowej pozbawione jest tej możliwości, co w pewnych zagadnieniach ogranicza ich użyteczność. Przykładem tego mogą być zastosowania medyczne, gdzie proces wnioskowania przez system - proces diagnozowania schorzeń, musi posiadać właściwość interpretacji podjętej decyzji. Podobna sytuacja występuje w przypadku pewnych zagadnień automatycznego sterowania urządzeniami, jak sterowaniem piecem łukowym \cite{Wieczorek-Grant}, gdzie implementacja systemu musi być poprzedzona jego analizą na wypadek pomyłki, która może nieść ze sobą poważne konsekwencje zarówno ekonomiczne jak i społeczne. Dlatego też jednym z głównych wyzwań stojących przed inteligencją obliczeniową jest wydobywanie z danych wiedzy w sposób, który pozwoli człowiekowi na jej zrozumienie i interpretację. Problem ten wciąż jest zagadnieniem otwartym determinując zaangażowanie wielu naukowców.\\
Ogólnie znanych jest wiele dróg pozwalających na interpretację wyników uczenia systemu. Najbardziej typowym rozwiązaniem są różnego rodzaju systemy regułowe, zapisujące wydobytą wiedzę w postaci reguł {\it jeżeli~\ldots~to~\ldots}. Część badaczy preferuje jednak inne sposoby reprezentacji wiedzy - bądź w postaci rozkładów prawdopodobieństwa, bądź w postaci analizy przypadków.\\
Przeprowadzone badania z zakresu psychologii poznawczej, jak i kognitywistyki wskazują, iż ludzki umysł w większym stopniu pracuje w oparciu o analizę podobieństw do znanych sytuacji, czyli jest systemem bazującym na podobieństwie (SBM), niż poprzez analizę reguł \cite{Rul-Sim}. Naturalnym więc jest próba adaptacji tych obserwacji w procesie automatycznego pozyskiwania wiedzy. Rezultatem tego są systemy reguł bazujących na prototypach (ang. prototype based rules) zwane również regułami-P \cite{Grudz-P-rules}. Reguły-P stanowią alternatywę do innych znanych metod reprezentacji wiedzy, jednocześnie pozwalając na łatwą transformację do postaci innych form reprezentacji wiedzy, jak reguły rozmyte.\\
Nadrzędną cechą wszystkich systemów pozyskiwania wiedzy jest łatwość globalnego zrozumienia procesu wnioskowania, czyli transparentności modelu. Innymi słowy pożądane jest by model opisany był najprostszą strukturą o minimalnej liczbie parametrów, gwarantując maksymalną dokładność i generalizację. Sprowadza się to do problemu brzytwy Ockhama, gdzie poszukiwany jest kompromis pomiędzy prostotą a dokładnością.\\
Dlatego też głównym celem pracy jest zbadanie możliwości budowy modeli służących do klasyfikacji danych, reprezentujących zdobytą wiedzę w postaci reguły-P, spełniających kryterium brzytwy Ockhama. Problem ten sprowadza się do poszukiwania minimalnego zbioru wektorów referencyjnych oraz minimalnego podzbioru cech. 
Dlatego też problemy selekcji oraz optymalizacji prototypów wraz z zagadnieniem redukcji wymiarowości są kluczowymi elementami rozprawy. W rozprawie poddane zostało również analizie zagadnienie optymalizacji parametrów procesu uczenia oraz selekcja i dobór optymalnych algorytmów do konkretnego problemu.\\
Rozdział \ref{chap:RBS} definiuje pojęcie klasyfikacji oraz opisuje różne powszechnie znane metody wydobywania informacji z danych. W rozdziale \ref{chap:cel} wskazano cel oraz zakres prac podjętych w ramach rozprawy. W kolejnym rozdziale \ref{chap:p-rules}, znajduje się opis systemu reguł prototypowych wraz z informacjami o ich budowie. Porównanie różnych miar odległości, włączając w to miary dla różnych typów atrybutów (ciągłych, symbolicznych oraz binarnych) wraz z miarami heterogenicznymi opisano w rozdziale \ref{chap:dist}. Zagadnienie selekcji prototypów oraz optymalizacji ich liczby (wraz z opisem autorskich rozwiązań) zostało opisane w rozdziałach \ref{chap:ProtoSel} oraz \ref{chap:ProtoPTR} odpowiednio dla reguł typu \kNN oraz prototypowych progowych. Rozdział \ref{cha:FSiMS} to studium selekcji cech oraz meta uczenia, czyli optymalizacji i selekcji modelu użytego do uczenia konkretnego zbioru danych. W rozdziale \ref{chap:P2F-rules} poddano analizie zagadnienie porównania reguł-P oraz reguł rozmytych (reguł-F).
Wyniki wydobywania reguł prototypowych z realnych zbiorów danych wraz z ich porównaniem z rezultatami uzyskanymi innymi metodami ekstrakcji reguł omówiono w rozdziale \ref{chap:Wyniki}. Ostatni rozdział \ref{chap:Finit} to podsumowanie pracy oraz możliwości dalszych badań.
%W rozdział \ref{chap:P2F-rules} opisuje zagadnienie porównania reguł-P oraz reguł rozmytych, zaś w rozdziale \ref{chap:Wyniki} zawarte są wyniki przeprowadzonych eksperymentów oraz doświadczeń na realnych zbiorach danych. Ostatni rozdział \ref{chap:Finit} to podsumowanie pracy oraz możliwości dalszych badań.
% 
  
