เนื้อหา
Q:
อัลกอริทึมเหนี่ยวนำใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร
A:
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่องอัลกอริทึมการปฐมนิเทศแสดงตัวอย่างของการใช้หลักการทางคณิตศาสตร์สำหรับการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อน ระบบการเรียนรู้ของเครื่องนอกเหนือไปจากฟังก์ชั่น "ป้อนกลับ / เอาท์พุท" ที่เรียบง่ายและพัฒนาผลลัพธ์ที่พวกเขาจัดหาด้วยการใช้งานอย่างต่อเนื่อง อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำสามารถช่วยในการจัดการชุดข้อมูลที่ซับซ้อนแบบเรียลไทม์หรือความพยายามในระยะยาว
อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำเป็นสิ่งที่ใช้กับระบบที่แสดงผลลัพธ์ที่ซับซ้อนขึ้นอยู่กับสิ่งที่พวกเขาตั้งค่า หนึ่งในวิธีพื้นฐานที่สุดที่วิศวกรใช้อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำคือการเพิ่มการได้มาซึ่งความรู้ในระบบที่กำหนด กล่าวอีกนัยหนึ่งเมื่อใช้อัลกอริธึมชุดของ "ข้อมูลความรู้" ที่ผู้ใช้ปลายทางได้รับจะได้รับการปรับปรุงไม่ว่าจะเกี่ยวกับปริมาณข้อมูลการกรองสัญญาณรบกวนและผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์หรือการปรับแต่งจุดข้อมูลบางอย่าง
แม้ว่าคำอธิบายทางเทคนิคของอัลกอริธึมการเหนี่ยวนำส่วนใหญ่จะเป็นอาณาเขตของวารสารทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ แต่หนึ่งในแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับการใช้อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำคือมันสามารถจัดระเบียบ "กฎการจำแนกประเภท" ตามหลักการการปฐมนิเทศ เสียงรบกวนหรือข้อยกเว้น การกรองสัญญาณรบกวนจากโดเมนเป็นการใช้อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำโดยทั่วไป มีแนวคิดว่าในการกรองข้อมูลในโลกแห่งความจริงอัลกอริธึมการเหนี่ยวนำสามารถสร้างชุดของกฎที่แตกต่างกันสำหรับทั้งผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเสียงของระบบเพื่อแยกความแตกต่างจากที่อื่น
โดยการตั้งค่าอัลกอริธึมการเหนี่ยวนำตามตัวอย่างการฝึกอบรมผู้มีส่วนได้เสียกำลังมองหาความสามารถของระบบเหล่านี้ในการระบุและประเมินกฎและข้อมูลที่สอดคล้องกันซึ่งแสดงถึงข้อยกเว้นของกฎเหล่านี้ ในแง่หนึ่งการใช้อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำใช้หลักการการเหนี่ยวนำเพื่อ“ พิสูจน์” ผลลัพธ์บางอย่างที่สามารถช่วยให้ความรู้ได้เพราะพวกเขาให้การทำเครื่องหมายที่ชัดเจนมากขึ้นในชุดข้อมูล (หรือชุดข้อมูลหลายชุด) - ความแตกต่าง ความสามารถของผู้ใช้
เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำมักถูกมองว่าเป็นรูปแบบของ“ การสนับสนุนการตัดสินใจ”
“ เราพิจารณาภารกิจหลักของระบบการเหนี่ยวนำในโลกแห่งความจริงเพื่อช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญในการแสดงความเชี่ยวชาญของเขาหรือเธอ” ผู้เขียนบทความของสถาบันทัวริงเกี่ยวกับการเหนี่ยวนำในการเรียนรู้ของเครื่องจักรในช่วงทศวรรษ 1980 “ ดังนั้นเราต้องการให้กฎที่เกิดขึ้นนั้นคาดเดาได้ง่ายและเข้าใจได้ง่ายสำหรับผู้เชี่ยวชาญ”
เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำสามารถเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์หลายชนิดที่พยายามปรับแต่งข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ที่พัฒนาขึ้นสำหรับผู้ใช้มนุษย์ โดยทั่วไปแล้วการเรียนรู้ของเครื่องและการใช้แดชบอร์ดที่มองเห็นนั้นเป็นการสร้างเครื่องมือใหม่ที่ผู้ใช้สามารถพัฒนาความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับระบบใด ๆ ได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้นไม่ว่าจะเกี่ยวข้องกับการวิจัยทางทะเลการวินิจฉัยทางการแพทย์พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์หรืออื่น ๆ ระบบที่มีข้อมูลจำนวนมาก