Zawartość
P:
W jaki sposób algorytm indukcyjny jest wykorzystywany w uczeniu maszynowym?
ZA:
W dziedzinie uczenia maszynowego algorytm indukcyjny stanowi przykład zastosowania zasad matematycznych do opracowania zaawansowanych systemów obliczeniowych. Systemy uczenia maszynowego wykraczają poza prostą funkcję „rote input / output” i ewoluują wyniki, które zapewniają przy dalszym użytkowaniu. Algorytmy indukcyjne mogą pomóc w obsłudze wyrafinowanych zestawów danych w czasie rzeczywistym lub w dłuższym okresie.
Algorytm indukcyjny jest czymś, co dotyczy systemów, które wykazują złożone wyniki w zależności od tego, do czego są skonfigurowane. Jednym z najbardziej podstawowych sposobów wykorzystania przez inżynierów algorytmu indukcyjnego jest usprawnienie akwizycji wiedzy w danym systemie. Innymi słowy, dzięki wprowadzonemu algorytmowi zestaw „danych wiedzy” uzyskiwanych przez użytkowników końcowych jest w jakiś sposób ulepszony, zarówno pod względem ilości danych, filtrowania hałasu i niepożądanych wyników, jak i udoskonalenia niektórych punktów danych.
Chociaż techniczne opisy algorytmów indukcyjnych są w dużej mierze obszarem czasopism matematycznych i naukowych, jednym z podstawowych pomysłów na wykorzystanie algorytmu indukcyjnego jest to, że może on organizować „reguły klasyfikacji” zgodnie z zasadą indukcji i oddzielić wyniki wynikające z różnych rodzajów systemu hałas lub wyjątki. Odfiltrowywanie szumu z domeny jest ogólnie znaczącym zastosowaniem algorytmu indukcyjnego. Istnieje idea, że w rzeczywistym filtrowaniu danych algorytmy indukcyjne mogą tworzyć różne zestawy reguł zarówno dla prawidłowych wyników, jak i szumu systemowego, w celu odróżnienia jednego od drugiego.
Ustawiając algorytmy indukcyjne zgodnie z niektórymi przykładami szkoleń, interesariusze szukają zdolności tych systemów do identyfikowania i oceny spójnych reguł i danych, które stanowią wyjątki od tych reguł. W pewnym sensie użycie algorytmu indukcyjnego wykorzystuje zasadę indukcyjną do „udowodnienia” pewnych wyników, które mogą pomóc w wiedzy, ponieważ zapewniają bardziej wyraźne nakreślenia w zestawie danych (lub wielu zestawach danych) - rozróżnienia, które mogą prowadzić do różnego rodzaju końca możliwości użytkownika.
Podobnie jak inne rodzaje oprogramowania do uczenia maszynowego, algorytmy indukcyjne są często uważane za formę „wspomagania decyzji”.
„Uważamy, że głównym zadaniem systemu indukcyjnego w świecie rzeczywistym jest pomaganie ekspertowi w wyrażaniu jego wiedzy specjalistycznej”, piszą autorzy artykułu Turing Institute na temat indukcji w uczeniu maszynowym w latach 80. „W związku z tym wymagamy, aby indukowane reguły były wysoce przewidywalne i łatwe do zrozumienia dla eksperta.”
Mając to na uwadze, algorytmy indukcyjne mogą być częścią wielu rodzajów oprogramowania, które ma na celu udoskonalanie danych i uzyskiwanie ewoluujących wyników dla użytkowników. Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe i korzystanie z wizualnych pulpitów nawigacyjnych generuje nowe narzędzia, za pomocą których użytkownicy mogą szybciej rozwijać dogłębną wiedzę na temat dowolnego systemu, czy to związanego z badaniami morskimi, diagnozą medyczną, handlem elektronicznym, czy jakimkolwiek innym system bogaty w dane.