Q:
¿Cómo se usa un algoritmo de inducción en el aprendizaje automático?
UN:En el campo del aprendizaje automático, un algoritmo de inducción representa un ejemplo del uso de principios matemáticos para el desarrollo de sistemas informáticos sofisticados. Los sistemas de aprendizaje automático van más allá de una simple función de "entrada / salida de memoria" y evolucionan los resultados que proporcionan con el uso continuo. Los algoritmos de inducción pueden ayudar con el manejo en tiempo real de conjuntos de datos sofisticados o con más esfuerzos a largo plazo.
El algoritmo de inducción es algo que se aplica a los sistemas que muestran resultados complejos dependiendo de para qué están configurados. Una de las formas más fundamentales en que los ingenieros usan un algoritmo de inducción es mejorar la adquisición de conocimiento en un sistema dado. En otras palabras, con el algoritmo implementado, el conjunto de "datos de conocimiento" que obtienen los usuarios finales se mejora de alguna manera, ya sea con respecto a la cantidad de datos, el filtrado de ruido y los resultados indeseables, o el refinamiento de algunos puntos de datos.
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Aunque las descripciones técnicas de los algoritmos de inducción son en gran medida el territorio de las revistas matemáticas y científicas, una de las ideas básicas sobre el uso del algoritmo de inducción es que puede organizar "reglas de clasificación" de acuerdo con el principio de inducción y separar los resultados del corolario de diferentes tipos de sistemas. ruido o excepciones. Filtrar el ruido de un dominio es un uso destacado del algoritmo de inducción en general. Existe la idea de que en el filtrado de datos del mundo real, los algoritmos de inducción pueden componer diferentes conjuntos de reglas tanto para los resultados legítimos como para el ruido del sistema, con el fin de distinguir uno del otro.
Al establecer algoritmos de inducción de acuerdo con ciertos ejemplos de capacitación, las partes interesadas buscan la capacidad de estos sistemas para identificar y evaluar reglas y datos consistentes que representen excepciones a estas reglas. En cierto sentido, el uso de un algoritmo de inducción utiliza el principio de inducción para "probar" ciertos resultados que pueden ayudar al conocimiento, ya que proporcionan delimitaciones más marcadas en un conjunto de datos (o conjuntos de datos múltiples), distinciones que pueden conducir a todo tipo de fines. capacidades del usuario
Al igual que otros tipos de software de aprendizaje automático, los algoritmos de inducción a menudo se consideran una forma de "soporte de decisión".
"Consideramos que la tarea principal de un sistema de inducción del mundo real es ayudar al experto a expresar su experiencia", escriben los autores de un artículo del Instituto Turing sobre inducción en el aprendizaje automático en la década de 1980. "En consecuencia, exigimos que las reglas inducidas sean altamente predictivas y fácilmente comprensibles para el experto".
Con esto en mente, los algoritmos de inducción pueden ser parte de muchos tipos de productos de software que buscan refinar datos y producir resultados cambiantes para los usuarios humanos. En general, el aprendizaje automático y el uso de paneles visuales están generando nuevas herramientas a través de las cuales los usuarios pueden desarrollar más rápidamente un conocimiento profundo sobre cualquier sistema dado, ya sea relacionado con la investigación marina, el diagnóstico médico, el comercio electrónico o cualquier otro tipo de sistema rico en datos.
