Обучение на основе примеров является типичным случаем индуктивного обучения и широко используется в системах искусственного интеллекта. На основе предъявленных примеров (и, возможно, контрпримеров) интеллектуальная система должна сформировать общее понятие, охватывающее примеры и исключающее контрпримеры. Как представляются примеры - объекты для обучения - в системах искусственного интеллекта?

1. Логическими выражениями
2. Упорядоченным набором линейных функций
3. Упорядоченным набором признаков
4. В виде ориентированного графа

Другие предметы Колледж Обучение на основе примеров в системах искусственного интеллекта интеллектуальные информационные системы обучение на основе примеров индуктивное обучение системы искусственного интеллекта представление примеров объекты для обучения логические выражения линейные функции набор признаков ориентированный граф Новый

В системах искусственного интеллекта примеры, используемые для обучения, обычно представляются в виде упорядоченного набора признаков. Давайте разберем, почему именно этот способ является наиболее распространенным и как он работает.

Обучение на основе примеров подразумевает, что у нас есть набор данных, где каждый пример содержит определенные характеристики или признаки, которые помогают системе понять, к какому классу или категории он принадлежит. Теперь рассмотрим процесс более подробно:

1. Определение признаков: Каждый пример состоит из набора признаков. Признаки - это характеристики, которые описывают объект. Например, если мы обучаем систему распознавать виды фруктов, признаки могут включать цвет, размер, форму и вкус.
2. Представление данных: Примеры представляются в виде структурированных данных, где каждый признак соответствует определенному значению. Например, для яблока это может быть: цвет - "красный", размер - "средний", форма - "круглая".
3. Обобщение: Интеллектуальная система анализирует набор примеров и ищет закономерности между признаками и классами объектов. На основе этих закономерностей система формирует модель, которая позволяет классифицировать новые, ранее невидимые примеры.
4. Исключение контрпримеров: В процессе обучения также учитываются контрпримеры, которые помогают системе понять, какие признаки не относятся к определенному классу. Это позволяет улучшить точность классификации.

Таким образом, упорядоченный набор признаков является удобным и эффективным способом представления примеров для обучения в системах искусственного интеллекта. Это позволяет системе более точно выявлять закономерности и обобщать информацию на основе имеющихся данных.