Inferenční teorie učení - Inferential theory of learning

Přehled

Závěry jsou uchovávány uprostřed všech kategorií.

Inferenční teorie učení (ITL) je oblast strojové učení který popisuje inferenční procesy prováděné učícími se agenty. ITL neustále vyvíjí Ryszard S. Michalski od 80. let. První známá publikace ITL byla v roce 1983.[1] V ITL proces učení je viděn jako vyhledávání (odvození ) prostřednictvím prostoru hypotéz vedeného konkrétním cílem. Výsledky učení musí být uloženy. Uložené informace student později použije pro budoucnost závěry.[2] Závěry jsou rozděleny do několika kategorií včetně nezvratný, dedukční a indukční. Aby se závěr mohl považovat za úplný, bylo nutné zohlednit všechny kategorie.[3] Takto se ITL liší od jiných teorií strojového učení Teorie výpočetního učení a Statistická teorie učení; které oba používají singulární formy závěru.

Používání

Nejrelevantnější publikované použití ITL bylo ve vědeckém časopise publikovaném v roce 2012 a používá ITL jako způsob, jak popsat, jak učení založené na agentech funguje. Podle deníku „The Inferential Theory of Learning (ITL) provides a elegant way of descriptioning learning processes by agents“.[4]

Reference

  1. ^ Michalski, Ryszard S. (1993). „Inferenční teorie učení jako koncepční základ pro multistrategické učení“. Strojové učení. 11 (2–3): 111–151. doi:10.1007 / bf00993074. ISSN  0885-6125.
  2. ^ Uživatel, Super. „Inferenční teorie učení - GMU strojové učení a odvozovací laboratoř“. www.mli.gmu.edu. Citováno 2018-12-04.
  3. ^ 1940-, Naidenova, Xenia (2010). Metody strojového učení pro procesy rozumového uvažování: interaktivní modely. Hershey, PA: Information Science Reference. ISBN  9781605668109. OCLC  606360112.CS1 maint: číselné názvy: seznam autorů (odkaz)
  4. ^ Wojtusiak, Janusz; Warden, Tobias; Herzog, Otthein (prosinec 2012). „Machine learning in agent-based stochastic simulation: Inferential theory and evaluation in transport logistics“. Počítače a matematika s aplikacemi. 64 (12): 3658–3665. doi:10.1016 / j.camwa.2012.01.079. ISSN  0898-1221.

Další čtení

  • Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Strojové učení: přístup umělé inteligence, Tioga Publishing Company, ISBN  0-935382-05-4.
    • Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1986), Strojové učení: přístup umělé inteligence, svazek IIMorgan Kaufmann, ISBN  0-934613-00-1.
    • Yves Kodratoff, Ryszard S. Michalski (1990), Strojové učení: přístup umělé inteligence, svazek IIIMorgan Kaufmann, ISBN  1-55860-119-8.
    • Ryszard S. Michalski, George Tecuci (1994), Machine Learning: Multistrategy Approach, Díl IV, Morgan Kaufmann, ISBN  1-55860-251-8.
    • Naidenova, X. (ed.), (2009), Metody strojového učení pro procesy rozumového uvažování: Interaktivní modely: Interaktivní modely, IGI Global,ISBN  9781605668116.