Sisältö
K:
Kuinka induktioalgoritmia käytetään koneoppimisessa?
V:
Koneoppimisen alalla induktioalgoritmi edustaa esimerkkiä matemaattisten periaatteiden käytöstä kehittyneiden laskentajärjestelmien kehittämisessä. Koneoppimisjärjestelmät ylittävät yksinkertaisen ”rote input / output” -toiminnon, ja kehittävät tuloksia, joita ne tarjoavat jatkuvan käytön kanssa. Induktioalgoritmit voivat auttaa hienostuneiden tietojoukkojen reaaliaikaisessa käsittelyssä tai pitkäaikaisissa ponnisteluissa.
Induktioalgoritmi on jotain, jota sovelletaan järjestelmiin, jotka osoittavat monimutkaisia tuloksia sen mukaan, mihin ne on asetettu. Yksi perustavimmista tavoista, joilla insinöörit käyttävät induktioalgoritmia, on parantaa tiedon hankkimista tietyssä järjestelmässä. Toisin sanoen, algoritmin ollessa paikallaan loppukäyttäjien saamaa "tietotietojen" joukkoa parannetaan jotenkin, olipa kyse sitten datan määrästä, melun ja epätoivottujen tulosten suodattamisesta tai joidenkin tietopisteiden tarkennuksesta.
Vaikka induktioalgoritmien tekniset kuvaukset ovat suurelta osin matemaattisten ja tieteellisten lehtien alue, yksi induktioalgoritmin käytön perusideoista on, että se pystyy järjestämään "luokitussäännöt" induktion periaatteen mukaisesti ja erottamaan tulokset erilaisista järjestelmistä melu tai poikkeukset. Kohinan melun suodattaminen on yleensä induktioalgoritmin merkittävä käyttö. On ajatus, että reaalimaailman tietojen suodatuksessa induktioalgoritmit voivat laatia erilaisia sääntöjä sekä laillisille tuloksille että järjestelmäkohinalle, jotta ne voidaan erottaa toisistaan.
Asettamalla induktioalgoritmeja tiettyjen koulutusesimerkkien mukaan sidosryhmät etsivät näiden järjestelmien kykyä tunnistaa ja arvioida yhdenmukaisia sääntöjä ja tietoja, jotka edustavat poikkeuksia näihin sääntöihin. Induktioalgoritmin käyttäminen käyttää tietyssä mielessä induktion periaatetta "todistaa" tietyt tulokset, jotka voivat auttaa tietoa, koska ne tarjoavat selvemmän rajauksen tietojoukossa (tai useassa tietojoukossa) - erottelut, jotka voivat ajaa kaikenlaisia loppuja käyttäjän ominaisuudet.
Kuten muun tyyppiset koneoppio-ohjelmistot, induktion algoritmeja ajatellaan usein eräänlaisena "päätöksenteon tukena".
"Katsomme, että reaalimaailman induktiojärjestelmän päätehtävänä on avustaa asiantuntijaa ilmaisemaan asiantuntemustaan", kirjoittavat Turingin instituutin tutkimuksen induktioiden konesuunnittelusta 1980-luvulla. "Tämän vuoksi vaadimme, että indusoidut säännöt ovat erittäin ennakoivia ja asiantuntijoille helposti ymmärrettäviä."
Tätä silmällä pitäen induktioalgoritmit voivat olla osa monentyyppisiä ohjelmistotuotteita, jotka pyrkivät parantamaan tietoja ja tuottamaan kehittyviä tuloksia ihmisille. Koneoppiminen ja visuaalisten kojetaulujen käyttö luo yleensä uusia työkaluja, joiden avulla käyttäjät voivat nopeammin kehittää perusteellista tietoa mistä tahansa järjestelmästä, olipa kyse sitten meritutkimuksesta, lääketieteellisestä diagnoosista, sähköisestä kaupasta tai muusta tietopohjainen järjestelmä.