İçerik
S:
Makine öğreniminde indüksiyon algoritması nasıl kullanılır?
A:
Makine öğrenimi alanında, bir endüksiyon algoritması, karmaşık bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesi için matematiksel prensiplerin kullanılmasına bir örnektir. Makine öğrenim sistemleri, basit bir “ezber girdi / çıktı” işlevinin ötesine geçerek, sürekli kullanımda sağladıkları sonuçları geliştirir. İndüksiyon algoritmaları, karmaşık veri setlerinin gerçek zamanlı olarak ele alınmasına veya daha uzun vadeli çabalara yardımcı olabilir.
İndüksiyon algoritması, neye ayarlandıklarına bağlı olarak karmaşık sonuçlar gösteren sistemlere uygulanan bir şeydir. Mühendislerin bir endüksiyon algoritması kullanmasının en temel yollarından biri, belirli bir sistemde bilgi edinimini arttırmaktır. Başka bir deyişle, algoritma uygulandığında, son kullanıcıların elde ettiği “bilgi verisi” seti, veri miktarı, gürültünün filtrelenmesi ve istenmeyen sonuçların iyileştirilmesi veya bazı veri noktalarının iyileştirilmesi ile ilgili olarak bir şekilde geliştirilmiştir.
Her ne kadar indüksiyon algoritmalarının teknik tanımları büyük ölçüde matematiksel ve bilimsel dergilerin alanı olsa da, indüksiyon algoritmasının kullanılmasıyla ilgili temel fikirlerden biri, indüksiyon prensibine göre “sınıflandırma kuralları” düzenleyebilmesi ve farklı türdeki sistemlerden elde edilen sonuçların ortaya çıkabilmesidir. gürültü veya istisnalar. Bir alandan gelen gürültüyü filtrelemek, genel olarak indüksiyon algoritmasının belirgin bir kullanımıdır. Gerçek dünyadaki veri filtrelemede, endüksiyon algoritmalarının birisini diğerinden ayırmak için hem meşru sonuçlar hem de sistem gürültüsü için farklı kurallar oluşturabileceği düşüncesi vardır.
Belirli eğitim örneklerine göre indüksiyon algoritmaları kurarak, paydaşlar bu sistemlerin bu kuralları istisnaları temsil eden tutarlı kuralları ve verileri belirleme ve değerlendirme kabiliyetini aramaktadır. Bir anlamda, bir endüksiyon algoritmasının kullanılması, bir veri setinde (veya çoklu veri setlerinde) daha belirgin açıklamalar sağladıkları için - endüksiyon prensibini, bilgiye yardımcı olabilecek belirli sonuçları “ispatlamak” için kullanır. kullanıcı yetenekleri.
Diğer tür makine öğrenme yazılımları gibi, endüksiyon algoritmaları da genellikle “karar destek” biçimi olarak düşünülür.
“Bir gerçek dünya indüksiyon sisteminin asıl görevini, uzmanlığını ifade etmekte uzmana yardımcı olmak olarak görüyoruz” diyor bir Turing Institute yazarının 1980'lerde makine öğrenmesi için endüksiyona dair bir yazar. “Sonuç olarak, oluşturulan kuralların yüksek oranda öngörülebilir olmasını ve uzman için kolayca anlaşılabilir olmasını istiyoruz.”
Bunu akılda tutarak, endüksiyon algoritmaları, verileri hassaslaştırmak ve insan kullanıcıları için gelişen sonuçlar üretmek isteyen birçok yazılım ürününün bir parçası olabilir. Genel olarak, makine öğrenmesi ve görsel kontrol panellerinin kullanımı, deniz araştırmaları, tıbbi teşhis, e-ticaret veya diğer tür araştırmalarla ilgili olsun, kullanıcıların herhangi bir sistem hakkında derinlemesine bilgi geliştirebilecekleri yeni araçlar üretiyor. veri yönünden zengin sistem.