Q:
Wie wird ein Induktionsalgorithmus beim maschinellen Lernen verwendet?
EIN:Im Bereich des maschinellen Lernens ist ein Induktionsalgorithmus ein Beispiel für die Verwendung mathematischer Prinzipien für die Entwicklung anspruchsvoller Computersysteme. Maschinell lernende Systeme gehen über eine einfache "rote Eingabe / Ausgabe" -Funktion hinaus und entwickeln die Ergebnisse, die sie bei fortgesetzter Nutzung liefern. Induktionsalgorithmen können bei der Echtzeitverarbeitung komplexer Datensätze oder bei langfristigen Bemühungen hilfreich sein.
Der Induktionsalgorithmus ist etwas, das für Systeme gilt, die komplexe Ergebnisse zeigen, je nachdem, wofür sie eingerichtet sind. Eine der grundlegendsten Möglichkeiten, wie Ingenieure einen Induktionsalgorithmus verwenden, besteht darin, den Wissenserwerb in einem bestimmten System zu verbessern. Mit anderen Worten, mit dem vorhandenen Algorithmus wird der Satz von "Wissensdaten", die Endbenutzer erhalten, irgendwie verbessert, unabhängig davon, ob es sich um die Datenmenge, die Filterung von Rauschen und unerwünschten Ergebnissen oder die Verfeinerung einiger Datenpunkte handelt.
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Obwohl die technischen Beschreibungen von Induktionsalgorithmen größtenteils in mathematischen und wissenschaftlichen Fachzeitschriften vorkommen, besteht eine der Grundideen bei der Verwendung des Induktionsalgorithmus darin, dass "Klassifizierungsregeln" nach dem Induktionsprinzip organisiert werden können und sich die Folgeresultate aus verschiedenen Arten von Systemen ergeben Lärm oder Ausnahmen. Das Herausfiltern von Rauschen aus einer Domäne ist eine wichtige Anwendung des Induktionsalgorithmus im Allgemeinen. Es besteht die Idee, dass Induktionsalgorithmen beim Filtern realer Daten unterschiedliche Regelsätze sowohl für die legitimen Ergebnisse als auch für das Systemrauschen erstellen können, um sie voneinander zu unterscheiden.
Durch das Einrichten von Induktionsalgorithmen anhand bestimmter Schulungsbeispiele möchten die Beteiligten, dass diese Systeme konsistente Regeln und Daten identifizieren und bewerten können, die Ausnahmen von diesen Regeln darstellen. In gewisser Weise wird bei der Verwendung eines Induktionsalgorithmus das Induktionsprinzip verwendet, um bestimmte Ergebnisse zu „beweisen“, die das Wissen unterstützen können, da sie deutlichere Abgrenzungen in einem Datensatz (oder mehreren Datensätzen) liefern - Unterscheidungen, die alle Arten von Zielen steuern können Benutzerfähigkeiten.
Wie andere Arten von Software für maschinelles Lernen werden Induktionsalgorithmen häufig als eine Form der „Entscheidungsunterstützung“ angesehen.
"Wir sehen die Hauptaufgabe eines realen Einführungssystems darin, den Experten bei der Äußerung seines Fachwissens zu unterstützen", schreiben die Autoren einer Abhandlung des Turing-Instituts über die Einführung in das maschinelle Lernen in den 1980er Jahren. "Folglich müssen die induzierten Regeln sehr aussagekräftig und für den Experten leicht verständlich sein."
Vor diesem Hintergrund können Induktionsalgorithmen Teil vieler Arten von Softwareprodukten sein, die darauf abzielen, Daten zu verfeinern und sich entwickelnde Ergebnisse für menschliche Benutzer zu erzielen. Im Allgemeinen werden durch maschinelles Lernen und die Verwendung von visuellen Dashboards neue Tools generiert, mit denen Benutzer schneller detaillierte Kenntnisse über ein bestimmtes System erlangen können, unabhängig davon, ob es sich um Meeresforschung, medizinische Diagnose, E-Commerce oder eine andere Art von System handelt datenreiches System.
