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Q:
Comment utilise-t-on un algorithme d'induction dans l'apprentissage machine?
UNE:
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, un algorithme d'induction représente un exemple d'utilisation de principes mathématiques pour le développement de systèmes informatiques sophistiqués. Les systèmes d'apprentissage automatique vont au-delà d'une simple fonction «d'entrée / sortie par cœur» et permettent de faire évoluer les résultats obtenus avec une utilisation continue. Les algorithmes d'induction peuvent aider au traitement en temps réel d'ensembles de données sophistiqués ou à des efforts à plus long terme.
L'algorithme d'induction est quelque chose qui s'applique aux systèmes qui affichent des résultats complexes en fonction de ce pour quoi ils sont configurés. L’un des moyens les plus fondamentaux par lesquels les ingénieurs utilisent un algorithme d’induction consiste à améliorer l’acquisition de connaissances dans un système donné. En d’autres termes, avec l’algorithme en place, l’ensemble des «données de connaissance» obtenues par les utilisateurs finaux s’est quelque peu amélioré, qu’il s’agisse de la quantité de données, du filtrage du bruit et des résultats indésirables ou du raffinement de certains points de données.
Bien que les descriptions techniques des algorithmes d'induction correspondent en grande partie au territoire des revues mathématiques et scientifiques, l'une des idées de base sur l'utilisation de l'algorithme d'induction est qu'il peut organiser des «règles de classification» selon le principe d'induction et séparer les résultats corollaires de différents types de systèmes. bruit ou exceptions. Filtrer le bruit d'un domaine est une utilisation prédominante de l'algorithme d'induction en général. Il existe une idée selon laquelle, dans le filtrage de données dans le monde réel, les algorithmes d'induction peuvent composer différents ensembles de règles pour les résultats légitimes et le bruit du système, afin de les distinguer les unes des autres.
En mettant en place des algorithmes d'induction en fonction de certains exemples de formation, les parties prenantes recherchent la capacité de ces systèmes à identifier et à évaluer des règles cohérentes et des données qui représentent des exceptions à ces règles. En un sens, l’utilisation d’un algorithme d’induction utilise le principe d’induction pour «prouver» certains résultats qui peuvent aider à la connaissance, car ils fournissent des délimitations plus marquées dans un ensemble de données (ou de multiples ensembles de données), distinctions pouvant conduire à toutes sortes d’opérations. capacités de l'utilisateur.
Comme d'autres types de logiciels d'apprentissage automatique, les algorithmes d'induction sont souvent considérés comme une forme d’aide à la décision.
«Nous considérons que la tâche principale d'un système d'induction réel consiste à aider l'expert à exprimer son expertise», écrivent les auteurs d'un document de l'Institut de Turing sur l'induction dans l'apprentissage automatique datant des années 1980. "Par conséquent, nous exigeons que les règles induites soient hautement prédictives et facilement compréhensibles pour l'expert."
Dans cet esprit, les algorithmes d'induction peuvent faire partie de nombreux types de logiciels qui cherchent à affiner les données et à produire des résultats évolutifs pour les utilisateurs humains. En général, l’apprentissage automatique et l’utilisation de tableaux de bord visuels génèrent de nouveaux outils grâce auxquels les utilisateurs peuvent développer plus rapidement une connaissance approfondie de tout système donné, qu’il soit lié à la recherche marine, au diagnostic médical, au commerce électronique ou à tout autre type de système. système riche en données.