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?

• Логическими выражениями
• Упорядоченным набором признаков
• В виде ориентированного графа
• Упорядоченным набором линейных функций

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

В системах искусственного интеллекта примеры, используемые для обучения, могут быть представлены различными способами, в зависимости от конкретной задачи и подхода к обучению. Рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• Логическими выражениями: Этот способ представления примеров часто используется в системах, работающих с формальной логикой. Примеры могут быть представлены как логические формулы, которые описывают свойства объектов. Например, "если объект A является птицей, то он может летать". Однако это не самый распространенный способ для индуктивного обучения.
• Упорядоченным набором признаков: Это один из наиболее популярных способов представления данных в системах машинного обучения. Каждый пример может быть представлен как вектор, где каждый элемент вектора соответствует определенному признаку (характеристике) объекта. Например, для классификации животных можно использовать признаки, такие как "имеет перья", "может летать", "размер", и т.д. Этот метод позволяет легко обрабатывать и анализировать данные.
• В виде ориентированного графа: Графы могут использоваться для представления сложных взаимосвязей между объектами и их признаками. Например, в системах, работающих с семантическими сетями или социальными сетями, примеры могут быть представлены в виде графов, где узлы - это объекты, а ребра - это связи между ними. Однако это также не является стандартным способом представления для индуктивного обучения.
• Упорядоченным набором линейных функций: Этот вариант может быть использован в методах, таких как линейная регрессия или вектор поддерживающих машин. Однако, как правило, примеры не представляются непосредственно в виде линейных функций, а скорее используются для обучения моделей, которые затем могут использовать такие функции для предсказания.

Таким образом, наиболее подходящим и распространенным способом представления примеров для обучения в системах искусственного интеллекта является упорядоченный набор признаков. Этот метод позволяет эффективно использовать алгоритмы машинного обучения для анализа и классификации данных.