Q:
Comment un algorithme d'induction est-il utilisé dans l'apprentissage automatique?
UNE:Dans le domaine de l'apprentissage automatique, un algorithme d'induction représente un exemple d'utilisation de principes mathématiques pour le développement de systèmes informatiques sophistiqués. Les systèmes d'apprentissage automatique vont au-delà d'une simple fonction «entrée / sortie par cœur» et font évoluer les résultats qu'ils fournissent avec une utilisation continue. Les algorithmes d'induction peuvent aider à la gestion en temps réel d'ensembles de données sophistiqués ou à des efforts à plus long terme.
L'algorithme d'induction s'applique aux systèmes qui affichent des résultats complexes en fonction de leur configuration. L'un des moyens les plus fondamentaux pour les ingénieurs d'utiliser un algorithme d'induction est d'améliorer l'acquisition de connaissances dans un système donné. En d'autres termes, avec l'algorithme en place, l'ensemble des «données de connaissances» que les utilisateurs finaux obtiennent est en quelque sorte amélioré, qu'il s'agisse de la quantité de données, du filtrage du bruit et des résultats indésirables, ou du raffinement de certains points de données.
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Bien que les descriptions techniques des algorithmes d'induction relèvent en grande partie du territoire des revues mathématiques et scientifiques, l'une des idées de base sur l'utilisation de l'algorithme d'induction est qu'il peut organiser des «règles de classification» selon le principe d'induction et séparer les résultats corollaires de différents types de systèmes. bruit ou exceptions. Le filtrage du bruit d'un domaine est une utilisation importante de l'algorithme d'induction en général. Il y a l'idée que dans le filtrage de données du monde réel, les algorithmes d'induction peuvent composer différents ensembles de règles pour les résultats légitimes et le bruit du système, afin de les distinguer les uns des autres.
En mettant en place des algorithmes d'induction selon certains exemples de formation, les parties prenantes recherchent la capacité de ces systèmes à identifier et évaluer des règles et des données cohérentes qui représentent des exceptions à ces règles. Dans un sens, l'utilisation d'un algorithme d'induction utilise le principe d'induction pour «prouver» certains résultats qui peuvent aider la connaissance, car ils fournissent des délimitations plus marquées dans un ensemble de données (ou plusieurs ensembles de données) - distinctions qui peuvent conduire à toutes sortes de fins capacités utilisateur.
Comme d'autres types de logiciels d'apprentissage automatique, les algorithmes d'induction sont souvent considérés comme une forme «d'aide à la décision».
«Nous considérons que la tâche principale d'un système d'induction dans le monde réel est d'aider l'expert à exprimer son expertise», écrivent les auteurs d'un article du Turing Institute sur l'induction dans l'apprentissage automatique dans les années 1980. "Par conséquent, nous exigeons que les règles induites soient hautement prédictives et facilement compréhensibles pour l'expert."
Dans cet esprit, les algorithmes d'induction peuvent faire partie de nombreux types de produits logiciels qui cherchent à affiner les données et à produire des résultats évolutifs pour les utilisateurs humains. En général, l'apprentissage automatique et l'utilisation de tableaux de bord visuels génèrent de nouveaux outils grâce auxquels les utilisateurs peuvent développer plus rapidement des connaissances approfondies sur un système donné, qu'il soit lié à la recherche marine, au diagnostic médical, au commerce électronique ou à tout autre type de système riche en données.
