P:
Com s’utilitza un algorisme d’inducció en l’aprenentatge de màquines?
R:En el camp de l'aprenentatge de màquines, un algoritme d'inducció representa un exemple d'ús de principis matemàtics per al desenvolupament de sistemes informàtics sofisticats. Els sistemes d'aprenentatge automàtic van més enllà d'una simple funció "entrada / sortida" i evolucionen els resultats que proporcionen amb un ús continuat. Els algorismes d’inducció poden ajudar a manejar en temps real conjunts de dades sofisticats o esforços més llargs.
L’algoritme d’inducció és quelcom que s’aplica als sistemes que mostren resultats complexos en funció del que estan configurats. Una de les maneres més fonamentals que els enginyers utilitzen un algorisme d’inducció és millorar l’adquisició de coneixement en un sistema determinat. Dit d'una altra manera, amb l'algorisme existent, es millora d'alguna manera el conjunt de "dades de coneixement" que obtenen els usuaris finals, tant si es tracta de la quantitat de dades, com del filtratge del soroll i dels resultats no desitjables, o del perfeccionament d'alguns punts de dades.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
Tot i que les descripcions tècniques dels algorismes d’inducció són en gran mesura el territori de revistes matemàtiques i científiques, una de les idees bàsiques sobre l’ús de l’algoritme d’inducció és que pot organitzar “regles de classificació” segons el principi d’inducció i separar els resultats corolaris de diferents tipus de sistema. soroll o excepcions. El filtratge del soroll d’un domini és un ús destacat de l’algoritme d’inducció en general. Hi ha la idea que en el filtratge de dades del món real, els algoritmes d’inducció poden compondre diferents conjunts de regles tant per als resultats legítims com per al soroll del sistema, per tal de distingir-ne una de l’altra.
En establir algoritmes d’inducció segons certs exemples de formació, els agents interessats busquen la capacitat d’aquests sistemes per identificar i avaluar regles i dades coherents que representin excepcions d’aquestes regles. En cert sentit, l’ús d’un algorisme d’inducció utilitza el principi d’inducció per “provar” certs resultats que poden ajudar al coneixement, ja que proporcionen delineacions més marcades en un conjunt de dades (o diversos conjunts de dades) - distincions que poden conduir tota mena de finalitats. capacitats de l’usuari.
Com altres tipus de programari d'aprenentatge automàtic, sovint es considera que els algorismes d'inducció són una forma de "suport a la decisió".
"Considerem que la tasca principal d'un sistema d'inducció del món real és ajudar als experts en expressar la seva experiència", escriuen els autors d'un document de l'Institut Turing sobre la inducció en l'aprenentatge de màquines a la dècada de 1980. "En conseqüència, exigim que les regles induïdes siguin altament predictives i siguin fàcilment comprensibles per l'expert".
Tenint això en compte, els algorismes d’inducció poden formar part de molts tipus de productes de programari que busquen perfeccionar les dades i produir resultats en evolució per als usuaris humans. En general, l'aprenentatge automàtic i l'ús de taulers visuals generen noves eines a través de les quals els usuaris poden desenvolupar més ràpidament coneixement en profunditat sobre qualsevol sistema donat, ja sigui relacionat amb la investigació marina, el diagnòstic mèdic, el comerç electrònic o qualsevol altre tipus de sistema ric en dades
