学习的推理理论

学习的推理理论(ITL)是机器学习的一个领域,它描述了由学习代理执行的推理过程。ITL由RyszardS.Michalski从1980年xxx始不断发展。xxx个已知的ITL出版物是在1983年。在ITL中,学习过程被视为在特定目标指导下通过假设空间进行的搜索(推理)。学习的结果需要被存储。存储的信息以后将被学习者用于未来的推理。推论分为多个类别,包括结论性的、演绎的和归纳的。为了使一个推论被认为是完整的,要求必须考虑到所有类别。这就是ITL与其他机器学习理论的不同之处,如计算学习理论和统计学习理论;它们都使用单一形式的推理。

学习的推理理论

学习的推理理论的用法

ITL最相关的公开用法是在2012年出版的科学杂志上,并将ITL作为描述基于代理的学习如何工作的一种方式。根据该杂志,学习的推理理论(ITL)提供了一种描述xxx学习过程的优雅方式。

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