Coordinated inductive learning using argumentation-based communication

This paper focuses on coordinated inductive learning, concerning how agents with inductive learning capabilities can coordinate their learnt hypotheses with other agents. Coordination in this context means that the hypothesis learnt by one agent is consistent with the data known to the other agents. In order to address this problem, we present A-MAIL, an argumentation approach for agents to argue about hypotheses learnt by induction. A-MAIL integrates, in a single framework, the capabilities of learning from experience, communication, hypothesis revision and argumentation. Therefore, the A-MAIL approach is one step further in achieving autonomous agents with learning capabilities which can use, communicate and reason about the knowledge they learn from examples. © 2014, The Author(s).Research partially funded by the projects Next-CBR (TIN2009-13692-C03-01) and Cognitio (TIN2012-38450- C03-03) [both co-funded with FEDER], Agreement Technologies (CONSOLIDER CSD2007-0022), and by the Grants 2009-SGR-1433 and 2009-SGR-1434 of the Generalitat de Catalunya.Peer reviewe

Cefalea relacionada con la actividad sexual en una unidad de cefaleas

La cefalea relacionada con la actividad sexual es un tipo de cefalea clasificada como primaria por la International Headache Society. Se encuadra en el grupo de “miscelánea”, junto con la cefalea relacionada con el ejercicio físico y la relacionada con la tos. Se define como cefalea que se desencadena durante el coito o masturbación. Pretendemos estudiar la frecuencia y características de la Cefalea relacionada con la actividad sexual en una Unidad de Cefaleas. Se consideraron todos los pacientes incluidos en el Registro general de la Unidad de Cefaleas del Servicio de Neurología del Hospital Clínico de Valladolid. Se elaboró un cuaderno de recogida de datos para analizarlos de forma retrospectiva. Incluimos un total de 19 pacientes. Encontramos una distribución por sexos similar con ligero predominio de los varones. Persistencia del trastorno de 9,16 meses. La duración media de cada episodio de cefalea fue de 266 minutos, siendo su localización más frecuente la frontal. La cefalea se desencadenaba en un 26,3% de los casos por la excitación, y en un 78,9% por el orgasmo. El 31,5% de los pacientes tenía además cefalea relacionada con el esfuerzo físico y un 5,2% asociada a maniobras de Valsalva. El carácter de la cefalea era mayoritariamente pulsátil y generalmente bilateral. La intensidad media de cada episodio fue valorada por nuestros pacientes con un 8,4 en una escala analógica verbal. En el 76,3% de los casos la cefalea se manifestó sindrómicamente como una “cefalea en trueno”. Conclusión: La cefalea relacionada con la actividad sexual es infrecuente, aún en un registro de cefaleas de un hospital terciario. Las características de los pacientes de nuestra serie son comparables a las previamente descritas en la literatura.Grado en Medicin

Similarity measures over refinement graphs

Similarity also plays a crucial role in support vector machines. Similarity assessment plays a key role in lazy learning methods such as k-nearest neighbor or case-based reasoning. In this paper we will show how refinement graphs, that were originally introduced for inductive learning, can be employed to assess and reason about similarity. We will define and analyze two similarity measures, S λ and S π, based on refinement graphs. The anti-unification-based similarity, S λ, assesses similarity by finding the anti-unification of two instances, which is a description capturing all the information common to these two instances. The property-based similarity, S π, is based on a process of disintegrating the instances into a set of properties, and then analyzing these property sets. Moreover these similarity measures are applicable to any representation language for which a refinement graph that satisfies the requirements we identify can be defined. Specifically, we present a refinement graph for feature terms, in which several languages of increasing expressiveness can be defined. The similarity measures are empirically evaluated on relational data sets belonging to languages of different expressiveness. © 2011 The Author(s).Support for this work came from the project Next-CBR TIN2009-13692-C03-01 (co-sponsored by EU FEDER funds)Peer Reviewe

Ensemble case based learning for multi-agent systems

Consultable des del TDXTítol obtingut de la portada digitalitzadaEsta monografía presenta un marco de trabajo para el aprendizaje en un escenario de datos distribuidos y con control descentralizado. Hemos basado nuestro marco de trabajo en Sistemas Multi-Agente (MAS) para poder tener control descentralizado, y en Razonamiento Basado en Casos (CBR), dado que su naturaleza de aprendizaje perezoso lo hacen adecuado para sistemas multi-agentes dinámicos. Además, estamos interesados en agentes autónomos que funcionen como ensembles. Un ensemble de agentes soluciona problemas de la siguiente manera: cada agente individual soluciona el problema actual individualmente y hace su predicción, entonces todas esas predicciones se agregan para formar una predicción global. Así pues, en este trabajo estamos interesados en desarrollar estrategias de aprendizaje basadas en casos y en ensembles para sistemas multi-agente. Concretamente, presentaremos un marco de trabajo llamado Razonamiento Basado en Casos Multi-Agente (MAC), una aproximación al CBR basada en agentes. Cada agente individual en un sistema MAC es capaz de aprender y solucionar problemas individualmente utilizando CBR con su base de casos individual. Además, cada base de casos es propiedad de un agente individual, y cualquier información de dicha base de casos será revelada o compartida únicamente si el agente lo decide así. Por tanto, este marco de trabajo preserva la privacidad de los datos y la autonomía de los agentes para revelar información. Ésta tesis se centra en desarrollar estrategias para que agentes individuales con capacidad de aprender puedan incrementar su rendimiento tanto cuando trabajan individualmente como cuando trabajan como un ensemble. Además, las decisiones en un sistema MAC se toman de manera descentralizada, dado que cada agente tiene autonomía de decisión. Por tanto, las técnicas desarrolladas en este marco de trabajo consiguen un incremento del rendimiento como resultado de decisiones individuales tomadas de manera descentralizada. Concretamente, presentaremos tres tipos de estrategias: estrategias para crear ensembles de agentes, estrategias para realizar retención de casos en sistemas multi-agente, y estrategias para realizar redistribución de casos.This monograph presents a framework for learning in a distributed data scenario with decentralized decision making. We have based our framework in Multi-Agent Systems (MAS) in order to have decentralized decision making, and in Case-Based Reasoning (CBR), since the lazy learning nature of CBR is suitable for dynamic multi-agent systems. Moreover, we are interested in autonomous agents that collaboratively work as ensembles. An ensemble of agents solves problems in the following way: each individual agent solves the problem at hand individually and makes its individual prediction, then all those predictions are aggregated to form a global prediction. Therefore, in this work we are interested in developing ensemble case based learning strategies for multi-agent systems. Specifically, we will present the Multi-Agent Case Based Reasoning (MAC) framework, a multi-agent approach to CBR. Each individual agent in a MAC system is capable of individually learn and solve problems using CBR with an individual case base. Moreover, each case base is owned and managed by an individual agent, and any information is disclosed or shared only if the agent decides so. Thus, this framework preserves the privacy of data, and the autonomy to disclose data. The focus of this thesis is to develop strategies so that individual learning agents improve their performance both individually and as an ensemble. Moreover, decisions in the MAC framework are made in a decentralized way since each individual agent has decision autonomy. Therefore, techniques developed in this framework achieve an improvement of individual and ensemble performance as a result of individual decisions made in a decentralized way. Specifically, we will present three kind of strategies: strategies to form ensembles of agents, strategies to perform case retention in multi-agent systems, and strategies to perform case redistribution