Жадное обучение - Eager learning
В искусственный интеллект, жадное обучение - это метод обучения, при котором система пытается построить общую, независимую от ввода целевую функцию во время обучения системы, в отличие от ленивое обучение, где обобщение за пределами обучающих данных откладывается до тех пор, пока в систему не будет сделан запрос. [1]Основное преимущество, полученное при использовании активного метода обучения, такого как искусственная нейронная сеть, заключается в том, что целевая функция будет аппроксимирована глобально во время обучения, что потребует гораздо меньше места, чем при использовании системы ленивого обучения. Системы активного обучения также намного лучше справляются с шумом в данные обучения. Стремительное обучение - пример автономное обучение, при котором запросы к системе после обучения не влияют на саму систему, и, следовательно, один и тот же запрос к системе всегда будет давать один и тот же результат.
Главный недостаток активного обучения заключается в том, что он, как правило, не может обеспечить хорошие локальные аппроксимации целевой функции.[2]
Рекомендации
- ^ Хендрикс, Ирис; Ван ден Бош, Антал (Октябрь 2005 г.). «Гибридные алгоритмы с классификацией на основе экземпляров». Машинное обучение: ECML2005. Springer. С. 158–169.
- ^ ВВЕДЕНИЕ В ОБРАБОТКУ ЗНАНИЙ. п. 2.
 | Этот искусственный интеллект -связанная статья является заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это. |