Q:
Як алгоритм індукції використовується в машинному навчанні?
A:У галузі машинного навчання алгоритм індукції являє собою приклад використання математичних принципів для розробки складних обчислювальних систем. Системи машинного навчання виходять за рамки простої функції "вхід / вихід", і розвивають результати, які вони надають при подальшому використанні. Алгоритми індукції можуть допомогти в режимі реального часу обробляти складні набори даних або більше довгострокових зусиль.
Алгоритм індукції - це те, що стосується систем, які показують складні результати залежно від того, для чого вони створені. Одним з найбільш фундаментальних способів, яким інженери використовують алгоритм індукції, є підвищення рівня засвоєння знань у даній системі. Іншими словами, з наявним алгоритмом набір „даних знань”, які отримують кінцеві користувачі, якимось чином покращується, чи то щодо кількості даних, фільтрації шуму та небажаних результатів, чи уточнення деяких точок даних.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Хоча технічні описи алгоритмів індукції значною мірою є територією математичних та наукових журналів, однією з основних ідей щодо використання алгоритму індукції є те, що він може організовувати "правила класифікації" за принципом індукції та окремі результати результатів з різних видів системи шум або винятки. Фільтрація шуму з домену є загальним видом використання алгоритму індукції в цілому. Існує думка, що в режимі реального фільтрування даних алгоритми індукції можуть складати різні набори правил як для законних результатів, так і для системного шуму, щоб відрізнити одне від іншого.
Встановлюючи алгоритми індукції за певними прикладами навчання, зацікавлені сторони шукають здатність цих систем визначати та оцінювати послідовні правила та дані, що представляє винятки з цих правил. У певному сенсі використання алгоритму індукції використовує принцип індукції для «доведення» певних результатів, які можуть сприяти знанням, оскільки вони забезпечують більш чіткі розмежування в наборі даних (або декількох наборах даних) - відмінність, яка може призвести до різного роду можливості користувача.
Як і інші види програмного забезпечення машинного навчання, алгоритми індукції часто розглядаються як форма "підтримки рішення".
"Ми вважаємо головним завданням індукційної системи в реальному світі допомогти експерту в вираженні своїх знань", - пишуть автори статті Інституту Тьюрінга про індукцію в машинному навчанні ще в 1980-х. "Отже, ми вимагаємо, щоб спонукані правила були високопередбачуваними та легко зрозумілими для експерта".
Зважаючи на це, алгоритми індукції можуть входити до багатьох видів програмних продуктів, які прагнуть вдосконалити дані та давати еволюціонуючі результати для користувачів. Взагалі машинне навчання та використання візуальних інформаційних панелей генерують нові інструменти, за допомогою яких користувачі можуть швидше розвивати поглиблені знання про будь-яку систему, незалежно від того, чи це стосується морських досліджень, медичної діагностики, електронної комерції чи будь-якого іншого типу багата на дані система.
