Ako sa indukčný algoritmus používa pri strojovom učení?

Q:

Ako sa indukčný algoritmus používa pri strojovom učení?

V oblasti strojového učenia predstavuje indukčný algoritmus príklad použitia matematických princípov pri vývoji sofistikovaných počítačových systémov. Systémy strojového učenia idú nad rámec jednoduchej funkcie „vstup / výstup rote“ a vyvíjajú výsledky, ktoré poskytujú pri ďalšom používaní. Indukčné algoritmy môžu pomôcť pri spracovaní sofistikovaných súborov údajov v reálnom čase alebo pri dlhodobejšom úsilí.

Indukčný algoritmus je niečo, čo platí pre systémy, ktoré vykazujú komplexné výsledky v závislosti od toho, pre čo sú nastavené. Jedným z najzákladnejších spôsobov, ako inžinieri používajú indukčný algoritmus, je zvýšenie získavania vedomostí v danom systéme. Inými slovami, so zavedeným algoritmom sa súbor „poznatkových údajov“, ktoré získajú koncoví používatelia, nejakým spôsobom vylepšil, či už ide o množstvo údajov, filtrovanie hluku a nežiaducich výsledkov alebo zdokonalenie niektorých údajových bodov.

Aj keď technické opisy indukčných algoritmov sú prevažne územím matematických a vedeckých časopisov, jednou zo základných myšlienok použitia indukčného algoritmu je to, že dokáže zorganizovať „klasifikačné pravidlá“ podľa indukčného princípu a oddeliť súvisiace výsledky od rôznych druhov systémov. hluk alebo výnimky. Filtrovanie šumu z domény je vo všeobecnosti prominentným použitím indukčného algoritmu. Existuje myšlienka, že pri filtrovaní údajov v reálnom svete môžu indukčné algoritmy zostavovať rôzne súbory pravidiel tak pre legitímne výsledky, ako aj pre hluk systému, aby sa rozlíšili jeden od druhého.

Nastavením indukčných algoritmov podľa určitých príkladov odbornej prípravy zúčastnené strany hľadajú schopnosť týchto systémov identifikovať a hodnotiť konzistentné pravidlá a údaje, ktoré predstavujú výnimky z týchto pravidiel. V istom zmysle použitie indukčného algoritmu používa indukčný princíp na „preukázanie“ určitých výsledkov, ktoré môžu pomôcť poznatkom, pretože poskytujú výraznejšie vymedzenia v súbore údajov (alebo viacerých súboroch údajov) - rozdiely, ktoré môžu viesť k najrôznejším výsledkom užívateľské schopnosti.

Podobne ako iné druhy softvéru na strojové učenie sa indukčné algoritmy často považujú za formu „podpory rozhodovania“.

„Za hlavnú úlohu systému indukcie v reálnom svete považujeme pomoc odborníka pri vyjadrovaní jeho odborných znalostí, “ píšu autori dokumentu Turingovho inštitútu o indukcii strojového učenia už v osemdesiatych rokoch. „Preto požadujeme, aby vyvolané pravidlá boli vysoko prediktívne a pre odborníka ľahko zrozumiteľné.“

S týmto vedomím môžu byť indukčné algoritmy súčasťou mnohých druhov softvérových produktov, ktoré sa snažia spresniť údaje a priniesť vyvíjajúce sa výsledky pre ľudských používateľov. Strojové učenie a používanie vizuálnych dashboardov vo všeobecnosti vytvára nové nástroje, prostredníctvom ktorých môžu používatelia rýchlejšie rozvíjať hĺbkové vedomosti o akomkoľvek danom systéme, či už ide o morský výskum, lekársku diagnostiku, elektronický obchod alebo akýkoľvek iný druh systém bohatý na údaje.