Обучение на основе правил - что это такое, определение термина
- Обучение на основе правил
- - это парадигма машинного обучения, где система приобретает знания посредством явных правил, определенных человеком. Вместо того чтобы учиться на примерах данных, как в обучении с учителем или без учителя, алгоритмы, основанные на правилах, полагаются на набор предварительно заданных инструкций и логических условий для выполнения задач. Эти правила часто представлены в виде "если-тогда" утверждений, где условия определяют входные данные, а следствия - соответствующий выход.
Детальная информация
Обучение на основе правил - это парадигма машинного обучения, где знания представляются в виде набора явных правил. Эти правила определяют взаимосвязи между входными данными (признаками) и желаемым выходом (классом или значением). Модель обучается не на примерах данных, а на предопределенных правилах, которые задаются экспертами или извлекаются из других источников знаний.
В основе этого подхода лежит логическое рассуждение. Система анализирует входные данные и применяет к ним последовательность правил, чтобы вычислить результат. Правила могут быть представлены в различных форматах, таких как IF-THEN правила, решающие деревья или логические выражения.
Главное преимущество обучения на основе правил - это возможность объяснимости решений модели. Поскольку правила явные и понятны, можно проследить логику, по которой модель приходит к выводу. Это делает такой подход ценным в областях, где требуется прозрачность и доверие к системе, например, в медицине или финансах.
Однако, обучение на основе правил имеет и ограничения. Создание точного и полного набора правил может быть трудоемким и требующим глубоких знаний предметной области. Кроме того, такая модель может плохо обобщать на новые, невиданные ранее данные, если правила не охватывают все возможные ситуации.