Садржај
П:
Како се алгоритам индукције користи у машинском учењу?
А:
У области машинског учења, индукциони алгоритам представља пример коришћења математичких принципа за развој софистицираних рачунарских система. Системи машинског учења превазилазе једноставну функцију „роте инпут / оутпут“ и развијају резултате које пружају уз сталну употребу. Индукцијски алгоритми могу вам помоћи у реалном времену руковања софистицираним набором података или више дугорочних напора.
Индукциони алгоритам је нешто што се односи на системе који показују сложене резултате у зависности од тога за шта су постављени. Један од најважнијих начина на који инжењери користе алгоритам индукције јесте да побољшају усвајање знања у датом систему. Другим речима, с успостављеним алгоритмом скуп „података о знању“ који крајњи корисници добијају се некако побољшава, било да се ради о количини података, филтрирању буке и нежељених резултата или прецизирању неких тачака података.
Иако су технички описи индукционих алгоритама углавном териториј математичких и научних часописа, једна од основних идеја о коришћењу индукцијског алгоритма је да може организовати „класификациона правила“ по принципу индукције и одвојити резултате резултата из различитих врста система бука или изузеци. Филтрирање шума из домене је изразита употреба алгоритма индукције уопште. Постоји идеја да у филтрирању података у стварном свету, индукциони алгоритми могу саставити различите скупове правила, како за легитимне резултате, тако и за системску буку, како би се разликовали један од другог.
Постављањем алгоритама за убризгавање према одређеним примерима обуке, заинтересоване стране траже способност ових система да препознају и процене конзистентна правила и податке који представљају изузетке од ових правила. У извесном смислу, употреба алгоритма индукције користи принцип индукције да би "доказао" одређене резултате који могу помоћи знању, јер пружају израженије разлике у скупу података (или више скупова података) - разлике које могу покретати све врсте краја корисничке могућности.
Као и друге врсте софтвера за машинско учење, алгоритми индукције често се сматрају обликом „подршке одлучивању“.
„Сматрамо да је главни задатак индукцијског система у стварном свету помагање стручњаку у изражавању своје стручности“, пишу аутори рада Института Туринга о индукцији у машинском учењу још 1980-их. "Сходно томе, захтевамо да индукована правила буду високо предвидљива и лако разумљива стручњаку."
Имајући то у виду, индукциони алгоритми могу бити део многих врста софтверских производа који желе да побољшају податке и произведу еволуирајуће резултате за људске кориснике. Генерално, машинско учење и употреба визуелних контролних плоча генеришу нове алате помоћу којих корисници могу брже развити детаљно знање о било којем систему, било да се односи на истраживање мора, медицинску дијагнозу, е-трговину или било коју другу врсту систем богат подацима.