Машинное обучение
Tue Oct 27, 2020 1:12 pm
Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Различают два типа обучения:
Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении эмпирических закономерностей в данных.
Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний.
Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.
Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации (англ. information extraction, information retrieval), интеллектуальным анализом данных (data mining).
Различают два типа обучения:
Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении эмпирических закономерностей в данных.
Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний.
Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.
Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации (англ. information extraction, information retrieval), интеллектуальным анализом данных (data mining).
Permissions in this forum:
You cannot reply to topics in this forum
|
|