Q:
Làm thế nào là một thuật toán cảm ứng được sử dụng trong học máy?
A:Trong lĩnh vực học máy, một thuật toán cảm ứng đại diện cho một ví dụ về việc sử dụng các nguyên tắc toán học để phát triển các hệ thống máy tính tinh vi. Các hệ thống máy học vượt ra ngoài chức năng đầu vào / đầu ra đơn giản, và phát triển các kết quả mà chúng cung cấp khi tiếp tục sử dụng. Các thuật toán cảm ứng có thể giúp xử lý thời gian thực các bộ dữ liệu tinh vi hoặc các nỗ lực dài hạn hơn.
Thuật toán cảm ứng là một cái gì đó áp dụng cho các hệ thống hiển thị kết quả phức tạp tùy thuộc vào những gì chúng được thiết lập cho. Một trong những cách cơ bản nhất mà các kỹ sư sử dụng thuật toán cảm ứng là tăng cường thu nhận kiến thức trong một hệ thống nhất định. Nói cách khác, với thuật toán được áp dụng, tập hợp dữ liệu kiến thức của người dùng mà người dùng cuối nhận được bằng cách nào đó đã được cải thiện, cho dù đó là về số lượng dữ liệu, lọc nhiễu và kết quả không mong muốn hay tinh chỉnh một số điểm dữ liệu.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Mặc dù các mô tả kỹ thuật của các thuật toán cảm ứng phần lớn là lãnh thổ của các tạp chí toán học và khoa học, một trong những ý tưởng cơ bản về việc sử dụng thuật toán cảm ứng là nó có thể tổ chức các quy tắc phân loại của máy tính theo nguyên tắc cảm ứng và các kết quả hệ thống riêng biệt từ các loại hệ thống khác nhau tiếng ồn hoặc ngoại lệ. Lọc tiếng ồn từ một miền là một cách sử dụng nổi bật của thuật toán cảm ứng nói chung. Có ý kiến cho rằng trong lọc dữ liệu trong thế giới thực, các thuật toán cảm ứng có thể tạo ra các bộ quy tắc khác nhau cho cả kết quả hợp pháp và nhiễu hệ thống, để phân biệt cái này với cái kia.
Bằng cách thiết lập các thuật toán cảm ứng theo các ví dụ đào tạo nhất định, các bên liên quan đang tìm kiếm khả năng của các hệ thống này để xác định và đánh giá các quy tắc và dữ liệu nhất quán thể hiện các ngoại lệ đối với các quy tắc này. Theo một nghĩa nào đó, việc sử dụng thuật toán cảm ứng sử dụng nguyên tắc cảm ứng để chứng minh các kết quả nhất định có thể hỗ trợ kiến thức, bởi vì chúng cung cấp nhiều phân định rõ ràng hơn trong một tập dữ liệu (hoặc nhiều bộ dữ liệu) - sự phân biệt có thể điều khiển mọi loại kết thúc khả năng người dùng.
Giống như các loại phần mềm học máy khác, các thuật toán cảm ứng thường được coi là một dạng hỗ trợ quyết định của YouTube.
Chúng tôi coi nhiệm vụ chính của một hệ thống cảm ứng trong thế giới thực là hỗ trợ chuyên gia thể hiện chuyên môn của mình, anh viết các tác giả của một bài báo của Viện Turing về cảm ứng trong học máy từ những năm 1980. Do đó, chúng tôi yêu cầu các quy tắc cảm ứng có tính dự đoán cao và dễ hiểu đối với chuyên gia.
Với suy nghĩ này, thuật toán cảm ứng có thể là một phần của nhiều loại sản phẩm phần mềm tìm cách tinh chỉnh dữ liệu và tạo ra kết quả phát triển cho người dùng. Nói chung, học máy và sử dụng bảng điều khiển trực quan đang tạo ra các công cụ mới thông qua đó người dùng có thể phát triển nhanh hơn kiến thức chuyên sâu về bất kỳ hệ thống cụ thể nào, cho dù nó liên quan đến nghiên cứu hàng hải, chẩn đoán y tế, thương mại điện tử hoặc bất kỳ loại nào khác hệ thống giàu dữ liệu.
