Arrazoibide induktiboa – adimen artifizialean aplikatzea – Machine Learning

Adimen artifizialerako inplikazioak (AA)

Beltxarga beltzen auzia eta arrazoibide induktiboaren mugak AAn ere agertzen dira. AAren aplikazio praktiko gehienak gainbegiratutako ikaskuntza automatikoan oinarritzen dira, non AAk datu historikoetatik ikasten duen. Hori, funtsean, arrazoibide induktiboaren aplikazio sistematikoa da, eta, beraz, haren akatsena.

AA bat oso zehatza izan liteke egoera normaletan, baina arazoak izan “beltxarga beltzekin” (hasierakoekin kontraesanean dauden datu berriekin), entrenamendu-datuetan ez zeudenak, edo agian kontzienteki baztertuak izan zirenak errendimendua murrizten zutelako.

Tximeleta efektua adimen artifizialean

Tximeleta efektua AAren testuinguruan: Zer da? Hasierako datuen aldaketa txikiek aldaketa handiak eragiten dituzte azken emaitzetan.

AAren ekitatearen eta alborapenaren testuinguruan, tximeleta efektuak algoritmoaren garapenaren hainbat etapatan alborapen txikiak edo datu sarrera partzialak emaitza bidegabeak eta ustekabekoak lortzeko aukera erakusten du.

Oz-eko magoaren esperimentua