WikiDer > Выводная теория обучения

Inferential theory of learning

Обзор

Выводы хранятся посередине всех категорий.

Выводная теория обучения (ITL) - это площадь машинное обучение который описывает процессы вывода, выполняемые обучающимися агентами. ITL постоянно развивается Рышард С. Михальски, начиная с 1980-х гг. Первая известная публикация ITL была в 1983 году.[1] В ITL процесс изучения рассматривается как поиск (вывод) через гипотезы пространства руководствуясь конкретной целью. Результаты обучения должны быть хранится. Сохраненная информация будет позже использована учащимся в будущем. выводы.[2] Выводы делятся на несколько категорий, включая заключение, дедукция и индукция. Для того чтобы вывод можно было считать завершенным, требовалось принять во внимание все категории.[3] Вот чем ITL отличается от других теорий машинного обучения, таких как Теория вычислительного обучения и Статистическая теория обучения; которые оба используют сингулярные формы вывода.

использование

Наиболее актуально опубликованное использование ITL было в научном журнале, опубликованном в 2012 году, в котором ITL использовался как способ описания работы агентного обучения. Согласно журналу «Выводная теория обучения (ITL) обеспечивает элегантный способ описания процессов обучения агентами».[4]

Рекомендации

  1. ^ Михальский, Рышард С. (1993). «Выводная теория обучения как концептуальная основа мультистратегического обучения». Машинное обучение. 11 (2–3): 111–151. Дои:10.1007 / bf00993074. ISSN 0885-6125.
  2. ^ Пользователь, Супер. "Логическая теория обучения - Лаборатория машинного обучения и логического вывода GMU". www.mli.gmu.edu. Получено 2018-12-04.
  3. ^ 1940-, Найденова, Ксения (2010). Методы машинного обучения для процессов здравого смысла: интерактивные модели. Херши, Пенсильвания: Справочник по информационным наукам. ISBN 9781605668109. OCLC 606360112.CS1 maint: числовые имена: список авторов (связь)
  4. ^ Войтусяк, Януш; Смотритель, Тобиас; Herzog, Otthein (декабрь 2012 г.). «Машинное обучение в агентном стохастическом моделировании: теория вывода и оценка в транспортной логистике». Компьютеры и математика с приложениями. 64 (12): 3658–3665. Дои:10.1016 / j.camwa.2012.01.079. ISSN 0898-1221.

дальнейшее чтение

  • Рышард С. Михальски, Хайме Г. Карбонелл, Том М. Митчелл (1983), Машинное обучение: подход с использованием искусственного интеллекта, Издательство "Тайога", ISBN 0-935382-05-4.
    • Рышард С. Михальски, Хайме Г. Карбонелл, Том М. Митчелл (1986), Машинное обучение: подход с использованием искусственного интеллекта, том II, Морган Кауфманн, ISBN 0-934613-00-1.
    • Ив Кодратофф, Рышард С. Михальски (1990), Машинное обучение: подход с использованием искусственного интеллекта, том III, Морган Кауфманн, ISBN 1-55860-119-8.
    • Рышард С. Михальски, Джордж Текучи (1994), Машинное обучение: мультистратегический подход, Том IV, Морган Кауфманн, ISBN 1-55860-251-8.
    • Найденова, X. (ред.), (2009), Методы машинного обучения для процессов здравого смысла: интерактивные модели: интерактивные модели, IGI Global,ISBN 9781605668116.