Машинное обучение— это синоним процедуры приобретения знаний, которая может быть использована, когда эксперт по знаниям:
К сожалению, эксперты, обладающие знаниями в области экономики зачастую характеризуется всеми этими чертами в различной степени. По опыту авторов, которые строили ИИС для этой области, очень трудно найти консультанта по инвестициям или маркетингу, который отвечал бы всем этим требованиям. Системы автоматического приобретения знаний должны быть существенными элементами экспертной системы в области инвестиций. Процесс обучения машины в общем виде поясняется на рис. 10.1.
Рис. 10.1. Модель обучения
Система генерирует знания, полученные в результате изучения среды. В процессе сравнения выходов ИИС и объекта информатизации в соответствии с критерием выявляется расхождение между результатами реального мира и выходом системы. Цель заключается в том, чтобы трансформировать реакцию среды и оценку в соответствии с критерием в форму знания.
Стратегии обучения, которые получили значительное внимание в литературе по искусственному интеллекту (ИИ), включают индуктивное обучение, обучение распознаванию образов (машинное обучение) с учителем и без учителя (кластеризация).
Одной из сфер применения методов машинного обучения, в которой входные данные формализованы в высокой степени, а рекомендации компьютера выливаются в реальные деньги, является рынок ценных бумаг.
Индуктивное обучение заключается в том, чтобы получить применимые правила из изучения прошлых специфических примеров. Таким образом, индуктивное обучение также называется обучением по примерам. В основу индуктивного обучения положены принципы индуктивных умозаключений. Индуктивным называется умозаключение, в котором на основании принадлежности признака отдельным предметам или частям некоторого класса делают вывод о его принадлежности классу в целом
Одним из первых индуктивных алгоритмов является алгоритм ID3. Программа работает следующим образом:
INDUCE представляет собою структурно обучающуюся программу, в которой используется метод, известный как лучевой поиск. Метод заключается в следующем.
(Шаги со второго по четвертый повторяются до тех пор, пока либо Н не станет пустым, либо достаточное число понятий не поступит на печать.)
Друзья! Приглашаем вас к обсуждению. Если у вас есть своё мнение, напишите нам в комментарии.