Conţinut
Î:
Cum se utilizează un algoritm de inducție în învățarea mașinii?
A:
În domeniul învățării automate, un algoritm de inducție reprezintă un exemplu de utilizare a principiilor matematice pentru dezvoltarea sistemelor de calcul sofisticate. Sistemele de învățare automată depășesc o simplă funcție de „intrare / ieșire” și evoluează rezultatele pe care le furnizează în continuare. Algoritmii de inducție pot ajuta la manipularea în timp real a seturilor de date sofisticate sau la eforturi pe termen mai lung.
Algoritmul de inducție este ceva care se aplică sistemelor care prezintă rezultate complexe în funcție de ce sunt configurate. Unul dintre cele mai fundamentale moduri prin care inginerii folosesc un algoritm de inducție este de a îmbunătăți achiziția de cunoștințe într-un sistem dat. Cu alte cuvinte, cu algoritmul în vigoare, setul de „date de cunoștințe” pe care le obțin utilizatorii finali este cumva îmbunătățit, indiferent dacă este vorba despre cantitatea de date, filtrarea zgomotului și rezultatele nedorite sau rafinarea unor puncte de date.
Deși descrierile tehnice ale algoritmilor de inducție sunt în mare parte teritoriul revistelor matematice și științifice, una dintre ideile de bază despre utilizarea algoritmului de inducție este aceea că poate organiza „reguli de clasificare” în conformitate cu principiul inducției și separat rezultatele corolare de diferite tipuri de sistem. zgomot sau excepții. Filtrarea zgomotului dintr-un domeniu este o utilizare proeminentă a algoritmului de inducție în general. Există ideea că în filtrarea datelor din lumea reală, algoritmii de inducție pot compune diferite seturi de reguli atât pentru rezultatele legitime, cât și pentru zgomotul sistemului, pentru a distinge una de cealaltă.
Prin instituirea algoritmilor de inducție conform anumitor exemple de instruire, părțile interesate caută capacitatea acestor sisteme de a identifica și evalua reguli și date consistente care reprezintă excepții de la aceste reguli. Într-un anumit sens, utilizarea unui algoritm de inducție folosește principiul de inducție pentru a „dovedi” anumite rezultate care pot ajuta cunoștințele, deoarece oferă delimitări mai marcate într-un set de date (sau mai multe seturi de date) - distincții care pot conduce tot felul de scopuri capabilitățile utilizatorului.
Ca și alte tipuri de software de învățare automată, algoritmii de inducție sunt adesea gândiți ca o formă de „suport pentru decizie”.
„Considerăm că sarcina principală a unui sistem de inducție din lumea reală este de a ajuta expertul în exprimarea expertizei sale”, scriu autorii unui document al Institutului Turing despre inducția în învățarea mașinilor din anii ’80. „În consecință, solicităm ca regulile induse să fie foarte predictive și să fie ușor de înțeles de către expert.”
Având în vedere acest lucru, algoritmii de inducție pot face parte din multe tipuri de produse software care încearcă să perfecționeze datele și să producă rezultate în evoluție pentru utilizatorii umani. În general, învățarea mașină și utilizarea tablelor de bord vizuale generează noi instrumente prin care utilizatorii pot dezvolta mai rapid cunoștințe aprofundate despre orice sistem dat, fie că este legat de cercetarea marină, diagnosticul medical, comerțul electronic sau orice alt tip de sistem bogat în date