Рассуждение на основе прецедентов — обзор
В этой статье мы собираемся подробно изучить рассуждения, основанные на прецедентах (CBR), и обсудим обзор рассуждений, основанных на прецедентах, в машинном обучении, его рабочий цикл и, наконец, подведем итоги с его преимуществами и ограничениями. Давайте обсудим это один за другим.
Рассуждение на основе случая:
Рассуждения на основе прецедентов (CBR) решают новые проблемы, корректируя ранее удачные решения аналогичных проблем. Роджер Шанк считается основоположником CBR. Он предложил необычный взгляд на рассуждения, основанные на моделях, стимулируемые человеческой логикой и организацией памяти.
Основа ЦБ РФ:
Здесь мы обсудим основные ключевые параметры CBR.
- Регулярность-
Идентичные шаги, выполняемые при одинаковых обстоятельствах, обычно имеют одинаковые или похожие результаты. - Типичность-
Опыт имеет свойство повторяться. - Последовательность-
Незначительное изменение обстоятельств требует лишь небольших изменений в объяснении и эффекте. - Адаптивность-
Когда вещи воспроизводятся, различия, как правило, незначительны, и небольшие различия несложно компенсировать.
Рабочий цикл ЦБ РФ:
Здесь мы обсудим рабочий цикл CBR.
- Поиск дела –
После оценки результата задачи в базе прецедентов исследуется наилучший координирующий прецедент и извлекается предполагаемое решение. - Адаптация корпуса –
Восстановленный результат корректируется, чтобы лучше соответствовать новой проблеме. - Оценка решения –
Модифицированное решение может быть оценено либо до того, как решение будет применено к осложнению, либо после того, как решение было применено, модифицированное решение должно быть адаптировано снова или должно быть изменено несколько случаев. - Обновление по прецедентам –
Если решение было проверено как правильное, новый случай может быть добавлен к делу.
Знание ЦБ РФ:
Словарь включает в себя знания, необходимые для выбора признаков, используемых для описания случаев.
- Характеристики дела должны быть указаны так, чтобы они могли быть полезны при поиске других дел, содержащих полезные решения подобных проблем.
- Оценка сходства включает в себя знание самой меры подобия и методы, используемые для выбора наиболее эффективной фирмы из используемой базы прецедентов и наиболее подходящего метода поиска прецедентов.
- Знания о модификации включают в себя знания, необходимые для выполнения этапов адаптации и оценки рабочего цикла CBR.
- Случаи содержат знания о решенных экземплярах проблем, и во многих системах CBR они представляют собой знания, которые система приобретает во время использования.
Преимущества ЦБ РФ:
Здесь мы обсудим преимущества CBR.
- CBR поддерживает простоту извлечения знаний.
- CBR работает эффективно при отсутствии предубеждений в решении проблем.
- Подходит для мультиплексной и не полностью формализованной позиции результата.
- Это поддерживает простоту объяснения.
- Он несет простоту обслуживания.
Ограничения :
Здесь мы обсудим ограничения CBR.
- CBR считает сложным обрабатывать большие базы дел.
- Для CBR практически невозможно решить проблемы динамического домена.
- Метод CBR не может обрабатывать зашумленные данные
Использованная литература :
https://en.wikipedia.org/wiki/Case-based_reasoning