S:
İndüksiyon algoritması makine öğreniminde nasıl kullanılır?
A:Makine öğrenimi alanında, tümevarım algoritması, gelişmiş bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesi için matematiksel ilkelerin kullanılmasına bir örnek teşkil eder. Makine öğrenim sistemleri basit bir “giriş / çıkış” işlevinin ötesine geçer ve sürekli kullanımla sağladıkları sonuçları geliştirir. İndüksiyon algoritmaları, karmaşık veri kümelerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesine veya daha uzun vadeli çabalara yardımcı olabilir.
İndüksiyon algoritması, ne için ayarlandıklarına bağlı olarak karmaşık sonuçlar gösteren sistemlere uygulanan bir şeydir. Mühendislerin bir endüksiyon algoritması kullanmasının en temel yollarından biri, belirli bir sistemde bilgi edinimini artırmaktır. Başka bir deyişle, algoritma yerinde olduğunda, veri miktarına, gürültünün filtrelenmesine ve istenmeyen sonuçların filtrelenmesine veya bazı veri noktalarının iyileştirilmesine bağlı olarak, son kullanıcıların aldığı “bilgi verileri” kümesi bir şekilde geliştirilir.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Tümevarım algoritmalarının teknik tanımları büyük ölçüde matematiksel ve bilimsel dergilerin alanı olmasına rağmen, tümevarım algoritmasını kullanma ile ilgili temel fikirlerden biri, tümevarım ilkesine göre “sınıflandırma kuralları” düzenleyebilmesi ve farklı sonuçları farklı sistemlerden ayırabilmesidir. gürültü veya istisnalar. Bir alandan gelen gürültüyü filtrelemek, genel olarak indüksiyon algoritmasının belirgin bir kullanımıdır. Gerçek dünyadaki veri filtrelemede, indüksiyon algoritmalarının, birini diğerinden ayırmak için hem meşru sonuçlar hem de sistem gürültüsü için farklı kurallar dizisi oluşturabileceği fikri vardır.
Bazı eğitim örneklerine göre indüksiyon algoritmaları kurarak, paydaşlar bu sistemlerin bu kuralların istisnalarını temsil eden tutarlı kuralları ve verileri tanımlama ve değerlendirme yeteneğini aramaktadır. Bir anlamda, bir indüksiyon algoritmasının kullanımı, bir veri setinde (veya birden çok veri setinde) daha belirgin tanımlamalar sağladığından, her türlü sonu yönlendirebilecek farklılıklar olduğu için bilgiye yardımcı olabilecek belirli sonuçları “kanıtlamak” için indüksiyon prensibini kullanır. kullanıcı özellikleri.
Diğer makine öğrenimi yazılımları gibi, indüksiyon algoritmaları da genellikle bir “karar desteği” biçimi olarak düşünülür.
Bir Turing Enstitüsü'nün 1980'lerde makine öğreniminde indüksiyon konusunda yazdığı yazarlara göre, “Gerçek dünyadaki bir indüksiyon sisteminin temel görevinin uzmanlığını ifade etmede uzmana yardımcı olduğunu düşünüyoruz”. “Sonuç olarak, oluşturulan kuralların oldukça öngörücü olmasını ve uzman tarafından kolayca anlaşılabilir olmasını istiyoruz.”
Bunu akılda tutarak, indüksiyon algoritmaları, verileri hassaslaştırmaya ve insan kullanıcıları için gelişen sonuçlar üretmeye çalışan birçok yazılım ürününün bir parçası olabilir. Genel olarak, makine öğrenimi ve görsel gösterge tablolarının kullanımı, kullanıcıların deniz araştırmaları, tıbbi teşhis, e-ticaret veya diğer herhangi bir tür sistemle ilgili olup olmadığı, herhangi bir sistem hakkında daha hızlı bir şekilde derinlemesine bilgi geliştirebilecekleri yeni araçlar üretmektedir. veri açısından zengin sistem.
