Қосымша оқыту - Incremental learning

Жылы Информатика, қосымша оқыту әдісі болып табылады машиналық оқыту онда қолданыстағы модель туралы білімді кеңейту үшін, яғни модельді одан әрі оқыту үшін кіріс деректері үнемі пайдаланылады. Бұл динамикалық техниканы білдіреді бақыланатын оқыту және бақылаусыз оқыту оқыту деректері уақыт өте келе біртіндеп қол жетімді болғанда немесе оның мөлшері жүйенің жадында болмаған кезде қолдануға болады. Қосымша оқытуды жеңілдете алатын алгоритмдер машиналық оқытудың алгоритмі ретінде белгілі.

Көптеген дәстүрлі машиналық оқыту алгоритмдері қосымша оқытуды қолдайды, алгоритмдерді қосымша оқытуды жеңілдетуге бейімдеуге болады. Қосымша алгоритмдердің мысалдары жатадышешім ағаштары (IDE4,[1]ID5R[2]),шешім қабылдау ережелері,[3]жасанды нейрондық желілер (RBF желілері,[4]++ үйреніңіз,[5]Бұлыңғыр ARTMAP,[6]TopoART,[7] andIGNG[8]) артуы SVM.[9]

Қосымша оқытудың мақсаты оқыту моделінің өзінің бар білімдерін ұмытпай, жаңа мәліметтерге бейімделуі болып табылады, ол модельді қайта оқымайды. Біртіндеп оқитындардың кейбіреулері ескі деректердің сәйкестігін бақылайтын қандай-да бір параметрге немесе болжамға ие болса, ал басқалары тұрақты өспелі машиналық оқыту алгоритмі деп аталады, уақыт өте келе ішінара ұмытылмайтын оқыту деректерін ұсынады. Fuzzy ART[10] және TopoART[7] осы екінші тәсілдің екі мысалы.

Өсімді алгоритмдер жиі қолданылады деректер ағындары немесе үлкен деректер, деректердің қол жетімділігі мен ресурстардың жетіспеушілігі мәселелерін шешу. Акциялардың үрдістерін болжау және пайдаланушылар профилі - бұл жаңа мәліметтер үнемі қол жетімді болатын мәліметтер ағындарының кейбір мысалдары. Қосымша оқытуды үлкен деректерге қолдану тезірек өндіруге бағытталған жіктеу немесе болжау рет.

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Шлиммер, Дж. С, және Фишер, Д. Біртұтас индукцияның жағдайлық зерттеуі. Жасанды интеллект бойынша бесінші ұлттық конференция, 496-501. Филадельфия, 1986 ж
  2. ^ Утгофф, П. Шешім ағаштарын өсіру индукциясы. Машиналық оқыту, 4 (2): 161-186, 1989 ж
  3. ^ Феррер-Трояно, Франсиско, Хесус С. Агилар-Руис және Хосе С. Рикельме. Сандық ағындарға жақын мысалға негізделген ережелерді өсіру. Қолданбалы есептеу бойынша 2005 ACM симпозиумының материалдары. ACM, 2005 ж
  4. ^ Брузсоне, Лоренцо және Д. Фернандес Прието. Қашықтан зондтау кескіндерін жіктеуге арналған оқытудың жүйелі жүйесі. Үлгіні тану хаттары: 1241-1248, 1999 ж
  5. ^ Р.Поликар, Л.Удпа, С.Удпа, В.Хонавар. Learn ++: бақыланатын нейрондық желілерге арналған қосымша оқыту алгоритмі. IEEE жүйелер, адам және кибернетика бойынша транзакциялар. Роуэн университеті, АҚШ, 2001 ж.
  6. ^ Г. Карпентер, С. Гроссберг, Н. Маркузон, Дж. Рейнольдс, Д. Розен. Fuzzy ARTMAP: аналогты көпөлшемді карталарды бақылаумен басқаруға арналған нейрондық желінің архитектурасы. Нейрондық желілердегі IEEE транзакциялары, 1992 ж
  7. ^ а б Марко Церепанов, Марко Корткамп және Марк Каммер. Топологиялық құрылымдар мен ассоциацияларды шулы мәліметтерден тұрақты өсуге бағытталған иерархиялық ART желісі. Нейрондық желілер, 24 (8): 906-916, 2011
  8. ^ Жан-Шарль Ламирель, Зиед Булила, Маха Гриби және Паскаль Куксак. Кластерлік таңбалауды максимизациялау негізінде өсіп келе жатқан нейрондық газдың жаңа алгоритмі: гетерогенді мәтіндік мәліметтерді кластерлеуге қолдану. IEA / AIE 2010: қолданбалы интеллектуалды жүйелер үрдістері, 139-148, 2010 ж
  9. ^ Диль, Кристофер П. және Герт Каувенберг. SVM қосымша оқыту, бейімдеу және оңтайландыру. Нейрондық желілер, 2003. Халықаралық бірлескен конференция материалдары. Том. 4. IEEE, 2003 ж.
  10. ^ Карпентер, Г.А., Гроссберг, С., және Розен, Д.Б., Fuzzy ART: жылдам тұрақты оқыту және адаптивті резонанс жүйесі бойынша аналогтық заңдылықтарды санаттау, Нейрондық желілер, 4 (6): 759-771, 1991

Сыртқы сілтемелер