Περιεχόμενο
Ερ:
Πώς χρησιμοποιείται ένας αλγόριθμος επαγωγής στη μηχανική μάθηση;
ΕΝΑ:
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, ένας αλγόριθμος επαγωγής αντιπροσωπεύει ένα παράδειγμα χρήσης μαθηματικών αρχών για την ανάπτυξη εξελιγμένων υπολογιστικών συστημάτων. Τα συστήματα μηχανικής μάθησης ξεπερνούν μια απλή λειτουργία "εισόδου / εξόδου τροχιάς" και εξελίσσουν τα αποτελέσματα που παρέχουν με συνεχή χρήση. Οι αλγόριθμοι επαγωγής μπορούν να βοηθήσουν στον χειρισμό σε πραγματικό χρόνο σύνθετων συνόλων δεδομένων ή σε πιο μακροπρόθεσμες προσπάθειες.
Ο αλγόριθμος επαγωγής είναι κάτι που ισχύει για συστήματα που εμφανίζουν περίπλοκα αποτελέσματα ανάλογα με το τι έχουν δημιουργηθεί. Ένας από τους πιο θεμελιώδεις τρόπους με τους οποίους οι μηχανικοί χρησιμοποιούν έναν αλγόριθμο επαγωγής είναι να βελτιώσουν την απόκτηση γνώσης σε ένα δεδομένο σύστημα. Με άλλα λόγια, με τον αλγόριθμο που υπάρχει, το σύνολο των "δεδομένων γνώσης" που λαμβάνουν οι τελικοί χρήστες είναι κάπως βελτιωμένο, είτε πρόκειται για την ποσότητα των δεδομένων, για το φιλτράρισμα του θορύβου και για τα ανεπιθύμητα αποτελέσματα είτε για τη βελτίωση ορισμένων σημείων δεδομένων.
Αν και οι τεχνικές περιγραφές των αλγορίθμων επαγωγής είναι σε μεγάλο βαθμό η επικράτεια των μαθηματικών και επιστημονικών περιοδικών, μία από τις βασικές ιδέες για τη χρήση του αλγόριθμου επαγωγής είναι ότι μπορεί να οργανώσει "κανόνες ταξινόμησης" σύμφωνα με την αρχή επαγωγής και ξεχωριστά συνακόλουθα αποτελέσματα από διαφορετικά είδη συστημάτων θόρυβο ή εξαιρέσεις. Το φιλτράρισμα του θορύβου από έναν τομέα είναι μια εξέχουσα χρήση του αλγορίθμου επαγωγής γενικά. Υπάρχει η ιδέα ότι σε φιλτράρισμα δεδομένων πραγματικού κόσμου, οι αλγόριθμοι επαγωγής μπορούν να συνθέσουν διαφορετικά σύνολα κανόνων τόσο για τα νόμιμα αποτελέσματα όσο και για το θόρυβο του συστήματος, προκειμένου να διαχωριστούν το ένα από το άλλο.
Με τη δημιουργία αλγορίθμων επαγωγής σύμφωνα με ορισμένα παραδείγματα εκπαίδευσης, οι ενδιαφερόμενοι αναζητούν την ικανότητα αυτών των συστημάτων να εντοπίζουν και να αξιολογούν συνεπείς κανόνες και δεδομένα που αντιπροσωπεύουν εξαιρέσεις από αυτούς τους κανόνες. Κατά μία έννοια, η χρήση ενός επαγωγικού αλγορίθμου χρησιμοποιεί την αρχή επαγωγής για να αποδείξει ορισμένα αποτελέσματα που μπορούν να βοηθήσουν στη γνώση, επειδή παρέχουν πιο σημαντικές οριοθετήσεις σε ένα σύνολο δεδομένων (ή πολλαπλά σύνολα δεδομένων) - διακρίσεις που μπορούν να οδηγήσουν σε όλα τα είδη των άκρων δυνατότητες των χρηστών.
Όπως και άλλα είδη λογισμικού εκμάθησης μηχανών, οι αλγόριθμοι επαγωγής θεωρούνται συχνά ως μια μορφή "υποστήριξης λήψης αποφάσεων".
"Πιστεύουμε ότι το κύριο καθήκον ενός επαγωγικού συστήματος πραγματικού κόσμου είναι να βοηθήσει τον εμπειρογνώμονα να εκφράσει την εμπειρία του / της", γράφουν οι συγγραφείς ενός εγγράφου του Ινστιτούτου Turing σχετικά με την επαγωγή στη μηχανική μάθηση στη δεκαετία του '80. "Συνεπώς, απαιτούμε οι προκληθέντες κανόνες να είναι ιδιαίτερα προγνωστικοί και να είναι εύκολα κατανοητοί από τον εμπειρογνώμονα".
Με αυτό το πνεύμα, οι αλγόριθμοι επαγωγής μπορούν να είναι μέρος πολλών ειδών προϊόντων λογισμικού που επιδιώκουν να βελτιώσουν τα δεδομένα και να παράγουν εξελισσόμενα αποτελέσματα για τους χρήστες του ανθρώπινου δυναμικού. Γενικά, η μηχανική μάθηση και η χρήση οπτικών οργάνων ελέγχου δημιουργούν νέα εργαλεία μέσω των οποίων οι χρήστες μπορούν να αναπτύξουν πιο γρήγορα σε βάθος γνώση σχετικά με οποιοδήποτε δεδομένο σύστημα, είτε σχετίζονται με τη θαλάσσια έρευνα, την ιατρική διάγνωση, το ηλεκτρονικό εμπόριο ή οποιοδήποτε άλλο είδος πλούσιο σε δεδομένα σύστημα.