Q:
Bagaimana algoritma induksi digunakan dalam pembelajaran mesin?
A:Dalam bidang pembelajaran mesin, algoritma induksi mewakili contoh menggunakan prinsip-prinsip matematik untuk pembangunan sistem pengkomputeran yang canggih. Sistem pembelajaran mesin melangkaui fungsi "input / output" yang mudah, dan berkembang hasil yang mereka sediakan dengan penggunaan yang berterusan. Algoritma induksi boleh membantu dengan pengendalian real-time set data canggih, atau lebih banyak usaha jangka panjang.
Algoritma induksi adalah sesuatu yang terpakai kepada sistem yang menunjukkan keputusan yang kompleks bergantung pada apa yang mereka sediakan. Salah satu cara paling asas yang jurutera menggunakan algoritma induksi adalah untuk meningkatkan pemerolehan pengetahuan dalam sistem tertentu. Dalam erti kata lain, dengan algoritma di tempat, set "data pengetahuan" yang akhirnya pengguna mendapat entah bagaimana bertambah baik, sama ada itu mengenai kuantiti data, penapisan bunyi dan hasil yang tidak diingini, atau penghalusan beberapa titik data.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Walaupun penerangan teknikal algoritma induksi adalah sebahagian besar wilayah jurnal matematik dan saintifik, salah satu daripada idea asas tentang penggunaan algoritma induksi ialah ia dapat mengatur "aturan klasifikasi" menurut prinsip induksi dan hasil korollari yang terpisah dari berbagai jenis sistem bunyi atau pengecualian. Menyaring bunyi dari domain adalah penggunaan algoritma induksi secara umum. Terdapat idea bahawa dalam penapisan data dunia nyata, algoritma induksi dapat menyusun set aturan yang berbeda untuk kedua-dua hasil yang sah dan bunyi sistem, untuk membedakan satu dari yang lain.
Dengan menubuhkan algoritma induksi mengikut contoh latihan tertentu, pihak berkepentingan mencari keupayaan sistem ini untuk mengenal pasti dan menilai peraturan yang konsisten dan data yang mewakili pengecualian kepada peraturan ini. Dalam erti kata lain, penggunaan algoritma induksi menggunakan prinsip induksi untuk "membuktikan" keputusan tertentu yang boleh membantu pengetahuan, kerana ia memberikan lebih banyak delineasi dalam satu set data (atau beberapa set data) - perbezaan yang dapat memacu segala macam akhir keupayaan pengguna.
Seperti jenis lain perisian pembelajaran mesin, algoritma induksi sering dianggap sebagai bentuk "sokongan keputusan."
"Kami menganggap tugas utama sistem induksi dunia sebenar untuk membantu pakar dalam menyatakan kepakarannya, " tulis penulis kertas Institut Turing mengenai induksi dalam mesin belajar semula pada tahun 1980-an. "Oleh itu, kami menghendaki bahawa peraturan yang diinduksi itu sangat diramal dan mudah difahami oleh pakar."
Dengan ini, algoritma induksi boleh menjadi sebahagian daripada banyak jenis produk perisian yang berusaha untuk memperbaiki data dan menghasilkan hasil yang berkembang untuk pengguna manusia. Secara umum, pembelajaran mesin dan penggunaan papan pemuka visual menghasilkan alat-alat baru di mana pengguna dapat dengan lebih cepat mengembangkan pengetahuan mendalam tentang sistem tertentu, sama ada berkaitan dengan penyelidikan marin, diagnosis medis, e-dagang, atau jenis lain sistem yang kaya dengan data.
