Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma
Kural Öğrenme Stratejisi
Sistemler genellikle bir ayır ve fethet kural öğrenme stratejisi kullanır. Algoritmanın bir dış döngüsünde, pek çok olumlu örneği kapsayan ve olumsuz örneklerden hiçbirini kapsamayan bir kuralı tekrar tekrar aradıkları bir kümeyi kapsayan bir yaklaşımı izlerler.
Daha sonra mevcut cümlenin kapsadığı olumlu örnekleri silerler ve tüm olumlu örnekler kaplanana kadar bu işlemi tekrarlarlar. Algoritmanın iç döngüsünde, tipik olarak değişkenleri birleştirerek, değişkenleri sabitlere dönüştürerek ve/veya yan tümceye hazır değerler ekleyerek bir yan tümceyi geliştirirler.
Yorumlardan öğrenen ILP sistemleri, gereklilikten öğrenenlerle benzer şekilde çalışır. Bununla birlikte, çok önemli bir fark vardır ve bu, genellik ilişkisiyle ilgilidir.
Gereklilikten öğrenirken, ancak ve ancak G |= S ise G, S’den daha geneldir, oysa yorumlardan öğrenirken S |= G olduğunda. Diğer bir fark, yorumlardan öğrenmenin yalnızca olumlu örneklerden öğrenmek için çok uygun olmasıdır. Bu durum için, tüm maddeler tüm örnekleri kapsayana kadar θ-subsum ile sıralanan uzayın tam araması gerçekleştirilir.
Yukarıdan aşağıya yaklaşımlar art arda çok genel bir başlangıç hipotezini uzmanlaştırırken, aşağıdan yukarıya yaklaşımlar art arda çok spesifik bir hipotezi genelleştirir. Bu temel olarak sabitleri değişkenlere ve/veya sınırlı değişkenleri yeni değişkenlere çevirerek hazır değerleri (veya yan tümceleri) silerek yapılır.
Örneğin, kanıtlardan öğrenme ayarını yeniden düşünün. Ağaç bankası gramerlerinin öğrenilmesine benzetilerek, (olumlu örneklere karşılık gelen) tüm ispat ağaçları, ilk teoriyi oluşturacak olan bir temel tümcecikler kümesine dönüştürülebilir. Bu teori daha sonra ikili tümcelerin en az genellemesini (θ-kapsama altında) alarak genelleştirilebilir. Elbette genelleştirilmiş teorinin olumsuz örnekleri kapsamamasına dikkat edilmelidir.
Bu nedenle, ILP yaklaşımları mevcut hipotezi yinelemeli olarak sözdizimsel olarak değiştirir ve onu örneklere ve arka plan teorisine karşı test eder. Sözdizimsel değişiklikler, bir hipotezde küçük değişiklikler yapan sözde iyileştirme operatörleri kullanılarak yapılır.
Cümleler için, genelleme ve uzmanlaşma işleçleri ρg ve ρs genellikle kullanılır, bunlar sırasıyla bir sabit değeri, birleştirici değişkenleri ve temel değişkenleri ekler, bunlar bir değişmezi siler, değişkenleri birleştirmez ve sabitleri değişkenlerle değiştirir.
Cümlelerdeki iyileştirme işleçleri ρ, ρ(H) = H \ {c} ∪ {ρ(c)} tanımlanarak doğrudan H mantık programlarına genişletilebilir. İyileştirme operatörlerine dayalı olarak, ILP sistemleri, bazı genel gösterimlere göre LH üzerindeki tüm mantık programlarından oluşan H hipotez uzayını kat eder.
Ters çıkarım, ters çözünürlük ve ters gereklilik dahil olmak üzere çeşitli genellik çerçeveleri önerilmiştir. Ancak uygulamada, ILP sistemlerinin büyük çoğunluğu Plotkin’in [1970] θ-kapsama çerçevesini kullanır.
Bu, θ-subsumunun daha iyi hesaplama özelliklerinden kaynaklanmaktadır. Cümleler arasındaki gereklilik karar verilemezken, θ-kapsama karar verilebilir (ancak NP-tamamlandı). Örnekler üzerinde değerlendirme, temel olarak H ve B’ye göre bir e örneğinin cover(e,H,B) ∈ {0,1} sınıflandırmasını döndüren cover ilişkisi kullanılarak yapılır.
Bu nedenle, yalnızca örtü ilişkisini kullanmak, nispeten sınırlı tümevarım problemleri dışında verimsizdir. Sorunun üstesinden gelmek için, ILP sistemi tipik olarak doğrudan aramaya yönelik buluşsal bir işlev puanına başvurur. Laplace tahminleri, MDL tabanlı ölçümler ve Bayes yaklaşımları dahil olmak üzere çeşitli buluşsal yöntemler geliştirilmiştir. Ek olarak, ILP sistemleri genellikle buluşsal puanın önemi ile ilgili bir durdurma kriteri içerir.
ILP’nin zor bir problem olduğu vurgulanmalıdır. Pratik ILP sistemleri, çoğunlukla doğası gereği sözdizimsel olmak üzere her türlü kısıtlamayı empoze ederek sorunun doğasında bulunan karmaşıklıkla savaşır. Bu tür kısıtlamalar, dil ve arama önyargılarını içerir ve bazen bir genel bakış için bildirimsel önyargılar olarak özetlenir.
Buluş yoluyla öğretim stratejisi
öğretim strateji, yöntem ve teknikleri
Öğretim stratejisi nedir
Öğretim Stratejileri
Buluş yoluyla öğrenme
Öğrenme stratejileri
Öğretim Yöntemleri
Sunuş Yoluyla Öğretim stratejisi
Temel olarak, ILP’deki ana karmaşıklık kaynağı, maddelerdeki değişkenlerden kaynaklanır. Yukarıdan aşağıya sistemlerde, uzmanlaşma operatörünün dallanma faktörü, maddelerdeki değişken sayısı ile artar. Yüklemler için türlerin tanıtılması, ana potansiyel ikameleri ve birleştirmeleri ekarte edebilir.
Ayrıca, maddelerde meydana gelebilecek farklı değişkenlerin sayısına bir sınır koyabilirsiniz. Mod bildirimleri, iyi bilinen başka bir ILP aracıdır. Yüklem tanımlarının girdi-çıktı davranışını tanımlamak için kullanılırlar.
Model belirtebiliriz, bu da + argümanlarının somutlaştırılması gerektiği, oysa − argümanlarının cevaba bağlı olacağı anlamına gelir.
Ayrıntılandırma işleçleri, LH dilinin yalnızca bir alt kümesini oluşturmak üzere sınırlandırılabildiğinden, bir dil yanlılığını kodlamak için de kullanılabilir. Örneğin, iyileştirme işleçleri, yalnızca sabitten bağımsız ve işlevden bağımsız yan tümceler oluşturmak için kolayca değiştirilebilir. Diğer yöntemler, kabul edilebilir yan tümcelerin aralığını açıkça beyan etmek için bir tür dilbilgisi yapısı kullanır.
Önden görünümler, arama yanlılığına bir örnektir. Bazı durumlarda, kendi başına daha iyi bir skorla sonuçlanmayacağı için bir atom algoritmamız tarafından asla seçilmeyebilir. Ancak böyle bir atom, kendi başına yararlı olmamakla birlikte, daha sonra başka atomlar ekleyerek daha iyi bir kapsamayı mümkün kılan yeni değişkenler getirebilir.
Genellikle algoritmanın arama uzayında ileriye bakmasına izin verilerek çözülür. Tek bir atomla iyileştirmeleri düşünmek yerine, birden fazla atomdan oluşan daha büyük iyileştirmeler düşünülür.
Olasılıksal ILP Ayarları
Şimdi endüktif mantık programlama ayarlarını olasılık durumuna genişletelim. Olasılıksal ILP temsilleriyle çalışırken, temelde iki değişiklik vardır:
- H ve B’deki tümceler olasılık bilgileriyle açıklanır ve
- örtü ilişkisi olasılıksal hale gelir.
Bir olasılıksal kapsama ilişkisi, geleneksel ILP’de kullanılan sert kapaklar ilişkisini yumuşatır ve hipotez ve arka plan teorisi verilen bir örneğin olasılığı olarak tanımlanır.
Olasılığa dayalı bir kapsam ilişkisi, argüman olarak bir örnek e, bir hipotez H ve muhtemelen arka plan teorisi B’yi alır ve verilen H ve B örneğinin 0 ile 1’i arasındaki P(e | H,B) olasılık değerini verir, yani kapsar (e,H,B) = P(e | H,B) .
Burada, aşağıdaki olasılık gösterimlerini kullanıyoruz. x ile (rastgele) bir değişkeni gösteriyoruz. Ayrıca, x bir durumu ve X (sırasıyla x) bir dizi değişkeni (ilgili durumlar) belirtir. Bir olasılık dağılımını, örneğin P(x) belirtmek için P’yi ve bir olasılık değerini, örneğin P (x = x) ve P (X = x) belirtmek için P’yi kullanacağız.
Tanımın olasılıksal kapsama ilişkisini kullanarak, olasılıksal ILP öğrenme problemini tanımlamaya yönelik ilk girişimimiz aşağıdaki gibidir.
Olasılıksal-mantıksal bir dil LH ve bir LE dili üzerinden bir dizi E örnek verildiğinde, LH’de P(E | H∗, B)’yi maksimize eden H∗ hipotezini bulun. Her zamanki varsayım, yani, örnekler özdeş dağılımlardan bağımsız olarak örneklenir, bu maksimizasyonla sonuçlanır.
ILP öğrenme problemine benzer şekilde, olasılıksal kapsama ilişkisi ile birlikte örnekleri temsil etmek için seçilen dil LE, farklı öğrenme ortamını belirler. Şimdi rehberliğinde, daha önce çizilen tamamen mantıksal olanları genişleten üç olasılıksal ILP ayarını tanıtacağız.
“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!
Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.
