Машинное обучение

Контрольные вопросы

1. Какие два основных подхода применяются в машинном обучении?
2. На чем основан Питтсбургский подход?
3. Как можно закодировать одну продукцию?
4. Приведите возможный вариант кодирования системы продукций.
5. Опишите двухточечный кроссинговер, применяемый в системе GABIL.
6. Какие операторы мутации могут использоваться при Питтсбургском подходе?
7. Какой вид имеет фитнесс-функция в Питтсбургском подходе?
8. Опишите систему классификации, которая используется в Мичиганском подходе.
9. Что такое концепция и как она представляется?
10. Что такое "сила" классификатора и как она используется?
11. Опишите кроссинговер, который применяется в Мичиганском подходе.
12. Чем отличается система XCS от традиционных систем обучения?
13. Опишите компоненты классификатора в XCS.
14. Какие два подхода можно использовать при инициализации начальной популяции в XCS.
15. Как можно использовать ГА в прогнозировании?
16. Что представляет собой особь в случае использования ГА для прогнозирования?
17. Какую фитнесс-функцию можно использовать при прогнозировании?
18. Опишите оператор кроссинговера, который может быть использован при прогнозировании.
19. Опишите оператор мутации, который может быть использован при прогнозировании.
20. Какие параметры ГА необходимо настроить для эффективной работы ГА при прогнозировании?

Краткие итоги:

• изложены основы машинного обучения систем продукций для классификации на основе ГА;
• представлен Мичиганский подход к обучению, в котором в качестве особи выступает отдельная продукция, и описаны соответствующие генетические операторы кроссинговера и мутации;
• описан Питтсбургский подход, где в качестве особи используются вся система продукций, и изложены проблемно-ориентированные генетические операторы кроссинговера и мутации;
• рассмотрены современные системы классификации XCS, которые являются развитием Мичиганского подхода;
• изложено применение машинного обучения к решению задач прогнозирования.