Sisu
K:
Kuidas kasutatakse induktsiooni algoritmi masinõppes?
A:
Masinõppe valdkonnas esindab induktsioonialgoritm näidet matemaatiliste põhimõtete kasutamisest keerukate arvutisüsteemide väljatöötamiseks. Masinõppe süsteemid lähevad kaugemale lihtsast „rote input / output“ funktsioonist ja arendavad tulemusi, mida nad pakuvad jätkuva kasutamise korral. Induktsioonialgoritmid võivad aidata keerukate andmekogumite reaalajas käsitlemist või pikaajalisi pingutusi.
Induktsioonialgoritm on midagi, mis kehtib süsteemide kohta, mis näitavad keerulisi tulemusi sõltuvalt sellest, milleks nad on loodud. Üks kõige olulisemaid viise, kuidas insenerid kasutavad induktsioonialgoritmi, on antud süsteemis teadmiste omandamise tõhustamine. Teisisõnu, kui algoritm on paigas, parandatakse lõppkasutajate saadavate teadmiste andmete kogumit kuidagi, olgu see siis andmete koguse, müra ja soovimatute tulemuste filtreerimine või mõnede andmepunktide täpsustamine.
Ehkki induktsioonialgoritmide tehnilised kirjeldused on suures osas matemaatiliste ja teadusajakirjade territooriumid, on induktsiooni algoritmi kasutamise üks peamisi ideid see, et see suudab korraldada induktsiooniprintsiibi järgi klassifitseerimise reegleid ja eraldada erinevatest süsteemidest tulenevad tulemused müra või erandid. Müra filtreerimine domeenist on induktsiooni algoritmi silmapaistev kasutamine üldiselt. On idee, et pärismaailmas andmete filtreerimisel võivad induktsioonialgoritmid koostada erinevaid reegleid nii õigustatud tulemuste kui ka süsteemimüra jaoks, et neid üksteisest eristada.
Luues sissejuhatavaid algoritme vastavalt teatud koolitusnäidetele, otsivad sidusrühmad nende süsteemide võimet tuvastada ja hinnata järjepidevaid reegleid ja andmeid, mis tähistavad nendest reeglitest erandeid. Teatud mõttes kasutab induktsioonialgoritmi induktsiooni põhimõtet teatud teadmisi abistavate tulemuste „tõestamiseks“, kuna need pakuvad andmekogumis (või mitmes andmekogumis) selgemaid piirjooni - eristusi, mis võivad juhtida igasuguseid lõppu kasutaja võimalused.
Nagu muud tüüpi masinõppe tarkvara, mõeldakse ka induktsioonialgoritme sageli otsuste toetamise vormina.
"Me peame reaalse maailma sisseelamissüsteemi peamiseks ülesandeks abistada eksperti oma teadmiste väljendamisel," kirjutavad Turingi Instituudi 1980. aastatel masinõppe induktsiooni käsitleva artikli autorid. "Järelikult nõuame, et tekitatud reeglid oleksid väga ennustavad ja asjatundjale kergesti mõistetavad."
Seda silmas pidades võivad induktsioonialgoritmid olla osa paljudest tarkvaratoodetest, mille eesmärk on andmeid täpsustada ja inimkasutajatele muutuvaid tulemusi anda. Üldiselt genereerib masinõpe ja visuaalsete armatuurlaudade kasutamine uusi tööriistu, mille abil saavad kasutajad kiiremini omandada põhjalikud teadmised mis tahes antud süsteemist, olgu see seotud mereuuringute, meditsiinilise diagnoosi, e-kaubanduse või mõne muu andmeterikas süsteem.