P:
Kako se algoritam indukcije koristi u strojnom učenju?
A:U području strojnog učenja, indukcijski algoritam predstavlja primjer korištenja matematičkih principa za razvoj sofisticiranih računalnih sustava. Sustavi strojnog učenja nadilaze jednostavnu funkciju „rote input / output“ i razvijaju rezultate koje dobivaju uz daljnju upotrebu. Indukcijski algoritmi mogu vam pomoći u stvarnom vremenu s rukovanjem sofisticiranih skupova podataka ili s više dugoročnih napora.
Indukcijski algoritam nešto je što se odnosi na sustave koji pokazuju složene rezultate ovisno o tome za što su postavljeni. Jedan od najvažnijih načina na koji inženjeri koriste algoritam indukcije je poboljšati usvajanje znanja u određenom sustavu. Drugim riječima, s uspostavljenim algoritmom skup „podataka o znanju“ koji krajnji korisnici dobivaju na neki se način poboljšava, bilo da se radi o količini podataka, filtriranju buke i nepoželjnih rezultata ili preciziranju nekih podataka.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Iako su tehnički opisi indukcijskih algoritama većim dijelom područje matematičkih i znanstvenih časopisa, jedna od osnovnih ideja o korištenju algoritma indukcije je ta da on može organizirati "klasifikacijska pravila" po principu indukcije i odvojiti rezultate rezultata iz različitih vrsta sustava buka ili iznimke. Filtriranje buke iz domene izrazito je korištenje algoritma indukcije općenito. Postoji ideja da u filtriranju podataka u stvarnom svijetu indukcijski algoritmi mogu sastaviti različite skupove pravila, kako za legitimne rezultate, tako i za sustavnu buku, kako bi se razlikovali jedan od drugog.
Postavljanjem algoritama indukcije prema određenim primjerima obuke, dionici traže sposobnost ovih sustava da prepoznaju i procjenjuju konzistentna pravila i podatke koji predstavljaju iznimke od ovih pravila. U izvjesnom smislu, uporaba indukcijskog algoritma koristi princip indukcije za "dokazivanje" određenih rezultata koji mogu pomoći znanju, jer pružaju izraženije crte u skupu podataka (ili više skupova podataka) - razlike koje mogu pokretati sve vrste kraja korisničke mogućnosti.
Kao i druge vrste softverskog strojnog učenja, algoritmi indukcije često se smatraju oblikom "podrške odlučivanju".
"Smatramo glavnim zadatkom indukcijskog sustava u stvarnom svijetu pomaganje stručnjaku u izražavanju svoje stručnosti", pišu autori rada Instituta Turinga o indukciji u strojnom učenju još 1980-ih. "Shodno tome, zahtijevamo da inducirana pravila budu visoko predvidljiva i lako razumljiva stručnjaku."
Imajući to u vidu, indukcijski algoritmi mogu biti dio mnogih vrsta softverskih proizvoda koji nastoje usavršiti podatke i proizvesti evolucijske rezultate za ljudske korisnike. Općenito, strojno učenje i upotreba vizualnih nadzornih ploča generiraju nove alate pomoću kojih korisnici mogu brže razviti detaljno znanje o bilo kojem sustavu, bilo da je povezano s istraživanjem mora, medicinskom dijagnozom, e-trgovinom ili bilo kojom drugom vrstom sustav bogat podacima.
