Vsebina
V:
Kako se algoritem indukcije uporablja pri strojnem učenju?
A:
Na področju strojnega učenja algoritem indukcije predstavlja primer uporabe matematičnih načel za razvoj prefinjenih računalniških sistemov. Sistemi strojnega učenja presegajo preprosto funkcijo "rote input / output" in razvijajo rezultate, ki jih zagotavljajo z nadaljnjo uporabo. Indukcijski algoritmi lahko pomagajo pri sprotnem ravnanju s prefinjenimi nabori podatkov ali več dolgoročnih prizadevanj.
Indukcijski algoritem je nekaj, kar velja za sisteme, ki prikazujejo zapletene rezultate, odvisno od tega, za kaj so nastavljeni. Eden najbolj temeljnih načinov, kako inženirji uporabljajo algoritem indukcije, je izboljšanje pridobivanja znanja v danem sistemu. Z drugimi besedami, z vzpostavljenim algoritmom se nabor "podatkov o znanju", ki jih dobijo končni uporabniki, nekako izboljša, ne glede na to, ali gre za količino podatkov, filtriranje hrupa in nezaželenih rezultatov ali natančnost nekaterih podatkovnih točk.
Čeprav so tehnični opisi indukcijskih algoritmov večinoma področje matematičnih in znanstvenih revij, je ena od osnovnih idej uporabe algoritma indukcije ta, da lahko organizira "klasifikacijska pravila" po indukcijskem principu in loči rezultate iz različnih vrst sistema hrup ali izjeme. Filtriranje hrupa iz domene je na splošno vidna uporaba algoritma indukcije. Obstaja ideja, da pri filtriranju podatkov v resničnem svetu lahko indukcijski algoritmi sestavljajo različne sklope pravil tako za zakonite rezultate kot za sistemski hrup, da se ločijo ena od druge.
Z nastavitvijo algoritmov indukcije po določenih primerih usposabljanja zainteresirane strani iščejo sposobnost teh sistemov, da prepoznajo in ocenijo skladna pravila in podatke, ki predstavljajo izjeme od teh pravil. V določenem smislu uporaba algoritma indukcije uporablja princip indukcije za "dokazovanje" določenih rezultatov, ki lahko pomagajo znanju, saj zagotavljajo bolj izrazite razmejitve v naboru podatkov (ali več sklopov podatkov) - razlikovanja, ki lahko vodijo do vseh vrst uporabniške zmožnosti.
Kot druge vrste strojne programske opreme se tudi na indukcijske algoritme pogosto razmišlja o obliki "podpore odločanju."
"Menimo, da je glavna naloga indukcijskega sistema v resnici pomagati strokovnjaku pri izražanju njegovega strokovnega znanja," pišejo avtorji prispevka inštituta Turing o indukciji v strojnem učenju v osemdesetih letih prejšnjega stoletja. "Posledično zahtevamo, da so inducirana pravila zelo napovedna in da so strokovnjaku zlahka razumljiva."
Upoštevajoč to, so lahko indukcijski algoritmi del mnogih vrst programskih izdelkov, ki poskušajo izboljšati podatke in ustvarjati razvijajoče se rezultate za uporabnike. Na splošno strojno učenje in uporaba vizualnih nadzornih plošč ustvarja nova orodja, s pomočjo katerih lahko uporabniki hitreje razvijejo poglobljeno znanje o katerem koli sistemu, naj bo to povezano z morskimi raziskavami, medicinsko diagnozo, e-trgovino ali katero koli drugo vrsto podatkovno bogat sistem.