| AI. |
индуктивное обучение (основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных Alex_Odeychuk); обучение по прецедентам (основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных. Общая постановка задачи обучения по прецедентам: имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов – пар "объект, ответ", называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества. Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными Alex_Odeychuk) |
