Q:
Jak se indukční algoritmus používá ve strojovém učení?
A:V oblasti strojového učení je indukční algoritmus příkladem využití matematických principů pro vývoj sofistikovaných výpočetních systémů. Systémy strojového učení přesahují jednoduchou funkci „vstup / výstup rote“ a vyvíjejí výsledky, které poskytují při dalším používání. Indukční algoritmy mohou pomoci při zpracování složitých datových souborů v reálném čase nebo při dlouhodobějším úsilí.
Indukční algoritmus je něco, co platí pro systémy, které vykazují složité výsledky v závislosti na tom, pro co jsou nastaveny. Jedním z nejzákladnějších způsobů, jak inženýři používají indukční algoritmus, je posílení získávání znalostí v daném systému. Jinými slovy, s použitým algoritmem je sada „znalostních dat“, která koncoví uživatelé získají, nějak vylepšena, ať už jde o množství dat, filtrování šumu a nežádoucích výsledků nebo zdokonalení některých datových bodů.
| Zdarma ke stažení: Strojové učení a proč to záleží |
Přestože technické popisy indukčních algoritmů jsou převážně územím matematických a vědeckých časopisů, jednou ze základních myšlenek o použití indukčního algoritmu je to, že dokáže uspořádat „klasifikační pravidla“ podle indukčního principu a oddělit související výsledky od různých druhů systémů. hluk nebo výjimky. Filtrování šumu z domény je obecně významné použití indukčního algoritmu. Existuje myšlenka, že při filtraci dat v reálném světě mohou indukční algoritmy sestavovat různé sady pravidel jak pro legitimní výsledky, tak pro systémový šum, aby bylo možné odlišit jedno od druhého.
Nastavením indukčních algoritmů podle určitých příkladů školení hledají zúčastněné strany schopnost těchto systémů identifikovat a hodnotit konzistentní pravidla a data, která představují výjimky z těchto pravidel. V jistém smyslu použití indukčního algoritmu používá indukční princip k „prokázání“ určitých výsledků, které mohou pomoci znalostem, protože poskytují výraznější vymezení v sadě dat (nebo více sad dat) - rozdíly, které mohou řídit nejrůznější konce uživatelské schopnosti.
Stejně jako jiné druhy softwaru pro strojové učení jsou indukční algoritmy často považovány za formu „podpory rozhodování“.
„Považujeme za hlavní úkol indukčního systému v reálném světě pomáhat odborníkovi při vyjadřování jeho odborných znalostí, “ píšou autoři dokumentu Turingova institutu o indukci strojového učení v 80. letech 20. století. "V důsledku toho požadujeme, aby vyvolaná pravidla byla vysoce prediktivní a pro odborníka snadno srozumitelná."
S ohledem na to mohou být indukční algoritmy součástí mnoha druhů softwarových produktů, které usilují o upřesnění dat a vytváření vyvíjených výsledků pro lidské uživatele. Strojové učení a používání vizuálních řídicích panelů obecně generuje nové nástroje, pomocí kterých mohou uživatelé rychleji rozvíjet hloubkové znalosti o jakémkoli daném systému, ať už jde o mořský výzkum, lékařskou diagnostiku, elektronický obchod nebo jakýkoli jiný druh systém bohatý na data.
