Q:
Bagaimana algoritma induksi digunakan dalam pembelajaran mesin?
SEBUAH:Di bidang pembelajaran mesin, algoritma induksi merupakan contoh penggunaan prinsip-prinsip matematika untuk pengembangan sistem komputasi yang canggih. Sistem pembelajaran mesin melampaui fungsi “input / output” sederhana, dan mengembangkan hasil yang mereka suplai dengan penggunaan berkelanjutan. Algoritma induksi dapat membantu penanganan waktu nyata dari kumpulan data yang canggih, atau upaya jangka panjang lainnya.
Algoritma induksi adalah sesuatu yang berlaku untuk sistem yang menunjukkan hasil yang kompleks tergantung pada apa mereka diatur. Salah satu cara paling mendasar bahwa insinyur menggunakan algoritma induksi adalah untuk meningkatkan perolehan pengetahuan dalam sistem yang diberikan. Dengan kata lain, dengan algoritma yang ada, set "data pengetahuan" yang didapatkan pengguna akhir entah bagaimana ditingkatkan, apakah itu mengenai jumlah data, penyaringan suara dan hasil yang tidak diinginkan, atau penyempurnaan beberapa titik data.
| Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting |
Meskipun deskripsi teknis dari algoritma induksi sebagian besar merupakan wilayah jurnal matematika dan ilmiah, salah satu ide dasar tentang penggunaan algoritma induksi adalah bahwa ia dapat mengatur "aturan klasifikasi" sesuai dengan prinsip induksi dan memisahkan hasil wajar dari berbagai jenis sistem. kebisingan atau pengecualian. Memfilter suara dari domain adalah penggunaan yang menonjol dari algoritma induksi secara umum. Ada gagasan bahwa dalam penyaringan data dunia nyata, algoritma induksi dapat menyusun serangkaian aturan yang berbeda untuk hasil yang sah dan kebisingan sistem, untuk membedakan satu dari yang lain.
Dengan membuat algoritma induksi sesuai dengan contoh pelatihan tertentu, pemangku kepentingan mencari kemampuan sistem ini untuk mengidentifikasi dan menilai aturan dan data yang konsisten yang mewakili pengecualian untuk aturan ini. Dalam arti tertentu, penggunaan algoritma induksi menggunakan prinsip induksi untuk "membuktikan" hasil-hasil tertentu yang dapat membantu pengetahuan, karena mereka memberikan gambaran yang lebih jelas dalam kumpulan data (atau beberapa kumpulan data) - perbedaan yang dapat mendorong segala macam tujuan. kemampuan pengguna.
Seperti jenis lain dari perangkat lunak pembelajaran mesin, algoritma induksi sering dianggap sebagai bentuk "dukungan keputusan."
“Kami menganggap tugas utama dari sistem induksi dunia nyata adalah membantu ahli dalam mengekspresikan keahliannya, ” tulis para penulis makalah Turing Institute tentang induksi dalam pembelajaran mesin pada 1980-an. "Akibatnya, kami mensyaratkan bahwa aturan yang diinduksi sangat prediktif dan mudah dipahami oleh ahli."
Dengan pemikiran ini, algoritma induksi dapat menjadi bagian dari banyak jenis produk perangkat lunak yang berusaha untuk memperbaiki data dan menghasilkan hasil yang berkembang bagi pengguna manusia. Secara umum, pembelajaran mesin dan penggunaan dasbor visual menghasilkan alat-alat baru di mana pengguna dapat lebih cepat mengembangkan pengetahuan mendalam tentang sistem tertentu, apakah itu terkait dengan penelitian kelautan, diagnosis medis, e-commerce, atau jenis lain dari sistem yang kaya data.
