Помогите решить проблему версий-пространств (AI) - PullRequest
Новая
       0

Помогите решить проблему версий-пространств (AI)

0 голосов
/ 11 апреля 2011

Я новичок в изучении искусственного интеллекта (AI), и мне нужна помощь в решении сложных задач.Я использую программное обеспечение, которое будет выполнять учебный процесс, поэтому моя задача - узнать и понять, что происходит (я имею в виду, почему программное обеспечение дает такие результаты) и т. Д.

Моя задача заключается в том, чтобы у меня был брендавтомобили: 

Brand   Likes
_____   _____
opel    yes
toyota  no
bmw     yes
ford    yes
nissan  no

и мои вопросы:

1) как узнать, какую марку автомобиля любит человек?Насколько я понимаю, первая марка (opel) в примерах должна быть положительной (да) или?

2) как узнать, какую марку автомобиля не любит человек?
следует ли сделать первую марку негативной (нет)?

3)
как я могу создать две иерархии, чтобы их можно было использовать, чтобы узнать, какие марки автомобилей нравятся человеку, а какие нет?

ОБНОВЛЕНИЕ Мне также нужна помощь для следующих требований:

1)
Составьте две разные иерархии для изучения примеров, которые позволяют вам узнать, какой бренд нравится человеку, а также узнать, какой бренднелюбовь человека может быть изучена только с одной иерархией и не может быть изучена с другой иерархией.

2)
О чем вы можете сделать вывод, когда возможно выучить противоположную концепцию, а когда нет?

Пожалуйста, изучите, как это работает, так что наберитесь терпениямне.спасибо

спасибо за вашу помощь.

1 Ответ

2 голосов
/ 11 апреля 2011

Версии версий были своего рода академической концепцией, которая никогда не была действительно полезной.Некоторые недостатки:

  1. Ограниченное представление - в основном либо 1-CNF (один конъюнкт) или 1-DNF (один дизъюнкт)

  2. Можетне обрабатывает шум

  3. Экспоненциальное время и пространство.

Для описаний 1-CNF существует простой алгоритм "взять пересечение" (который работает точно так, как вы себе представляете, по крайней мере, в 2-мерном или 3-мерном пространстве), который представляет собой алгоритм pac-обучения (вероятно, приблизительный правильный), который является полиномиальным в ряде примеров.

Однакоограниченное представление - это то, что действительно убивает его - даже алгоритм «взять пересечение» не используется (также известный как максимально конкретное конъюнктивное обобщение или MSCG) из-за ограниченного представления.

Вместо этого, такие как деревья решений, списки решений, нейронные сети, генетические алгоритмы Алгоритм SVG сегодня широко используется.

...