Q:
كيف يتم استخدام خوارزمية الحث في التعلم الآلي؟
أ:في مجال التعلم الآلي ، تمثل خوارزمية الحث مثالًا على استخدام المبادئ الرياضية لتطوير أنظمة الحوسبة المتطورة. تتجاوز أنظمة التعلم الآلي وظيفة "الإدخال / الإخراج" البسيطة ، وتطور النتائج التي توفرها مع الاستخدام المستمر. يمكن أن تساعد خوارزميات الاستقراء في معالجة مجموعات البيانات المعقدة في الوقت الفعلي ، أو بذل المزيد من الجهود على المدى الطويل.
خوارزمية الحث هي شيء ينطبق على الأنظمة التي تعرض نتائج معقدة اعتمادًا على ما تم إعدادها له. واحدة من أكثر الطرق الأساسية التي يستخدمها المهندسون خوارزمية الحث هي تعزيز اكتساب المعرفة في نظام معين. بمعنى آخر ، مع وجود الخوارزمية المعمول بها ، تم تحسين مجموعة "بيانات المعرفة" التي يحصل عليها المستخدمون النهائيون بطريقة أو بأخرى ، سواء كان ذلك فيما يتعلق بكمية البيانات ، أو تصفية الضوضاء والنتائج غير المرغوب فيها ، أو تحسين بعض نقاط البيانات.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
على الرغم من أن الأوصاف التقنية لخوارزميات الحث هي إلى حد كبير منطقة المجلات الرياضية والعلمية ، فإن إحدى الأفكار الأساسية حول استخدام خوارزمية الحث هي أنها يمكنها تنظيم "قواعد التصنيف" وفقًا لمبدأ الاستقراء والنتائج الطبيعية المنفصلة من أنواع مختلفة من النظام. الضوضاء أو الاستثناءات. تعد تصفية الضوضاء من مجال استخدامًا بارزًا لخوارزمية الحث عمومًا. هناك فكرة أنه في تصفية البيانات في العالم الحقيقي ، يمكن لخوارزميات الاستقراء تكوين مجموعات مختلفة من القواعد لكل من النتائج المشروعة وضوضاء النظام ، من أجل التمييز بين واحدة عن الأخرى.
من خلال إعداد خوارزميات تعريفية وفقًا لبعض أمثلة التدريب ، يبحث أصحاب المصلحة عن قدرة هذه الأنظمة على تحديد وتقييم القواعد والبيانات المتسقة التي تمثل استثناءات من هذه القواعد. بمعنى أن استخدام خوارزمية الحث يستخدم مبدأ الحث "لإثبات" بعض النتائج التي يمكن أن تساعد في المعرفة ، لأنها توفر تحديدات أكثر وضوحًا في مجموعة بيانات (أو مجموعات بيانات متعددة) - تمييزات يمكن أن تدفع جميع أنواع النهاية قدرات المستخدم.
مثل الأنواع الأخرى من برامج التعلم الآلي ، غالبًا ما يتم اعتبار خوارزميات الحث كشكل من أشكال "دعم القرار".
"نحن نعتبر أن المهمة الرئيسية لنظام التعريفي في العالم الحقيقي هي مساعدة الخبير في التعبير عن خبرته / خبرتها" ، كتب مؤلفو ورقة معهد تورينج حول الحث في التعليم الآلي في الثمانينيات. "وبالتالي ، فإننا نطلب أن تكون القواعد المستنبطة تنبؤية للغاية ويمكن فهمها بسهولة للخبير".
مع وضع ذلك في الاعتبار ، يمكن أن تكون خوارزميات الاستقراء جزءًا من أنواع كثيرة من منتجات البرامج التي تسعى إلى تحسين البيانات وإنتاج نتائج متطورة للمستخدمين البشريين. بشكل عام ، يؤدي التعلم الآلي واستخدام لوحات المعلومات المرئية إلى إنشاء أدوات جديدة يمكن من خلالها للمستخدمين تطوير المعرفة المتعمقة حول أي نظام معيّن ، سواء أكان متعلقًا بالبحوث البحرية أو التشخيص الطبي أو التجارة الإلكترونية أو أي نوع آخر من نظام غني بالبيانات.
