Q:
อัลกอริทึมเหนี่ยวนำใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร
A:ในด้านการเรียนรู้ของเครื่องอัลกอริทึมการปฐมนิเทศแสดงตัวอย่างของการใช้หลักการทางคณิตศาสตร์สำหรับการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อน ระบบการเรียนรู้ของเครื่องนอกเหนือไปจากฟังก์ชั่น "ป้อนกลับ / เอาท์พุท" ที่เรียบง่ายและพัฒนาผลลัพธ์ที่พวกเขาจัดหาด้วยการใช้อย่างต่อเนื่อง อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำสามารถช่วยในการจัดการชุดข้อมูลที่ซับซ้อนแบบเรียลไทม์หรือความพยายามในระยะยาว
อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำเป็นสิ่งที่ใช้กับระบบที่แสดงผลลัพธ์ที่ซับซ้อนขึ้นอยู่กับสิ่งที่พวกเขาตั้งค่า หนึ่งในวิธีพื้นฐานที่สุดที่วิศวกรใช้อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำคือการเพิ่มการได้มาซึ่งความรู้ในระบบที่กำหนด กล่าวอีกนัยหนึ่งด้วยอัลกอริธึมชุด "ข้อมูลความรู้" ที่ผู้ใช้ปลายทางได้รับการปรับปรุงอย่างใดไม่ว่าจะเกี่ยวกับปริมาณของข้อมูลการกรองสัญญาณรบกวนและผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์หรือการปรับแต่งของบางจุดข้อมูล
| ดาวน์โหลดฟรี: การเรียนรู้ของเครื่องและเหตุผลที่สำคัญ |
แม้ว่าคำอธิบายทางเทคนิคของอัลกอริธึมการเหนี่ยวนำส่วนใหญ่จะเป็นอาณาเขตของวารสารทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ แต่หนึ่งในแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับการใช้อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำคือมันสามารถจัดระเบียบ "กฎการจำแนกประเภท" ตามหลักการการปฐมนิเทศ เสียงรบกวนหรือข้อยกเว้น การกรองสัญญาณรบกวนจากโดเมนเป็นการใช้อัลกอริทึมการเหนี่ยวนำโดยทั่วไป มีแนวคิดว่าในการกรองข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอัลกอริธึมการเหนี่ยวนำสามารถสร้างชุดของกฎที่แตกต่างกันสำหรับทั้งผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเสียงของระบบเพื่อแยกความแตกต่างจากที่อื่น
โดยการตั้งค่าอัลกอริทึมการเหนี่ยวนำตามตัวอย่างการฝึกอบรมผู้มีส่วนได้เสียกำลังมองหาความสามารถของระบบเหล่านี้ในการระบุและประเมินกฎและข้อมูลที่สอดคล้องกันซึ่งแสดงถึงข้อยกเว้นของกฎเหล่านี้ ในแง่หนึ่งการใช้อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำใช้หลักการการเหนี่ยวนำเพื่อ“ พิสูจน์” ผลลัพธ์บางอย่างที่สามารถช่วยให้ความรู้ได้เพราะพวกเขาให้การกำหนดชัดเจนมากขึ้นในชุดข้อมูล (หรือชุดข้อมูลหลายชุด) - ความแตกต่างที่สามารถขับเคลื่อนทุกจุดสิ้นสุด ความสามารถของผู้ใช้
เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำมักถูกมองว่าเป็นรูปแบบของ“ การสนับสนุนการตัดสินใจ”
“ เราพิจารณางานหลักของระบบการเหนี่ยวนำในโลกแห่งความจริงเพื่อช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญในการแสดงความเชี่ยวชาญของเขาหรือเธอ” ผู้เขียนบทความของสถาบันทัวริงเกี่ยวกับการเหนี่ยวนำในการเรียนรู้ของเครื่องจักรในช่วงทศวรรษ 1980 “ ดังนั้นเราต้องการให้กฎที่เกิดขึ้นนั้นคาดเดาได้ง่ายและเข้าใจได้ง่ายสำหรับผู้เชี่ยวชาญ”
เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้อัลกอริธึมการเหนี่ยวนำสามารถเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์หลายชนิดที่พยายามปรับแต่งข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ที่พัฒนาขึ้นสำหรับผู้ใช้มนุษย์ โดยทั่วไปแล้วการเรียนรู้ของเครื่องและการใช้แดชบอร์ดที่มองเห็นนั้นเป็นการสร้างเครื่องมือใหม่ที่ผู้ใช้สามารถพัฒนาความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับระบบใด ๆ ได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้นไม่ว่าจะเกี่ยวข้องกับการวิจัยทางทะเลการวินิจฉัยทางการแพทย์อีคอมเมิร์ซหรืออื่น ๆ ระบบที่มีข้อมูลจำนวนมาก
