В индуктивных системах в результате обучения на примерах строятся передаточные функции, определяющие зависимости между входными и выходными признаками

• верно
• неверно

Другие предметы Университет Индуктивные системы обучения индуктивные системы обучение на примерах передаточные функции зависимости входных выходных признаков интеллектуальные информационные системы Новый

Ответ: Верно.

В индуктивных системах действительно происходит обучение на примерах, в результате которого формируются зависимости между входными и выходными признаками. Давайте подробнее рассмотрим, как это происходит.

1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения. Эти данные содержат как входные признаки (например, характеристики объектов), так и выходные признаки (например, результаты или классы объектов).
2. Обработка данных: Собранные данные могут потребовать предварительной обработки. Это может включать очистку данных от шумов, нормализацию, а также выбор наиболее значимых признаков.
3. Обучение модели: На основе подготовленных данных происходит процесс обучения. В данном процессе используются различные алгоритмы, которые анализируют входные данные и выявляют закономерности, позволяющие предсказывать выходные признаки.
4. Формирование передаточной функции: В результате обучения создается модель (или передаточная функция), которая описывает зависимость выходных признаков от входных. Эта функция может быть линейной или нелинейной, в зависимости от сложности данных и выбранного алгоритма.
5. Тестирование и валидация: После обучения модель тестируется на новых данных, чтобы убедиться в ее способности правильно предсказывать выходные признаки. Если результаты удовлетворительные, модель может быть использована в реальных приложениях.

Таким образом, индуктивные системы действительно строят передаточные функции, определяющие зависимости, что позволяет им делать предсказания на основе новых входных данных.