PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Przegląd metod uczenia inkrementacyjnego

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Survey of incremental learning methods
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Klasyczne metody uczenia modeli inteligencji obliczeniowej opierają się na budowaniu bazy wiedzy, przy założeniu że dostępny jest cały, skończony zbiór przypadków uczących. Założenie to nie zawsze jest spełnione, dlatego też w artykule dokonano przeglądu różnych metod uczenia z możliwością douczania modelu predykcyjnego w miarę napływu nowych danych uczących. Omówiono także metody z rodziny: wnioskowania na podstawie przypadków, modeli bazujących na funkcjach jądrowych oraz systemów regułowych.
EN
Classical training methods of computational intelligence models are based on building a knowledge base, assuming that the entire, complete set of learning vectors is available. This assumption is not always met, particularly in issues related to the industry. In the paper we provide an overview of a broad group of algorithms supporting incremental learning which includes: case based on reasoning, kernel methods, and incremental induction of rule-based systems.
Czasopismo
Rocznik
Strony
47--60
Opis fizyczny
Bibliogr. 22 poz.
Twórcy
autor
  • Politechnika Śląska, Katedra Informatyki Przemysłowej
autor
  • Politechnika Śląska, Katedra Informatyki Przemysłowej
Bibliografia
  • Aha D., Kibler D., Albert M. K.: Instance-Based Learning Algorithms. Machine Learning, Vol. 6, Kluwer Academic Publishers, 1991, s. 37÷66.
  • Clark P., Niblett T.: The CN2 Induction Algorithm. Machine Learning Journal, Vol. 3, No. 4, 1989, s. 261÷283.
  • Cristianini N., Shawe-Taylor J.: An Introduction to Support Vector Machine and other kernel-based methods. Cambridge University Press, 2000
  • d’Alche-Buc F., Ralaivola L.: Incremental Learning Algorithms for Classification and Regression: local strategies. AIP Conference Proceedings, IOP Institute of Physics Publishing LTD, 2002, s. 320÷329.
  • Duch W., Mandziuk J.: Challenges for Computational Intelligence. Studies in Computational Intelligence Series, Springer, 2007.
  • Giraud-Carrier C.: A Note on the Utility of Incremental Learning. AI Communications, Vol. 13, No. 4, 2000, s. 215÷223.
  • Golak S., Wieczorek T.: Koncepcja systemu ekspertowego do oceny i poprawy ekoefektywności kopalń. Studia Informatica, Vol. 35, No. 2(116), Gliwice 2014.
  • Kwok T. M., Yeung D. Y.: Objective Functions for Training New Hidden Units In Constructive Neural Networks. IEEE Trans. On Neural Networks, Vol. 8, No. 5, 1999, s. 1131÷1148.
  • Lim J., Ross D., Lin R., Yang M.: Incremental Learning for Visual Tracing. Proceedings NIPS’2004, 2004.
  • Plaza E., Aamodt A.: Case-based Reasoning-Fundamental Issues. Methodological Variations, and System Approaches, AICOM, Vol. 7, No. 1, 1994, s. 39÷59.
  • Poggio T., Cauwenberghs G.: Incremental and decremental support vector machine learning. Adv. in NIPS, Vol. 13, MIT Press, 2001, s. 409÷416.
  • Quinlan R.: Induction of decision trees. Machine Learning, Vol. 1, No. 1, 1986, s. 81÷106.
  • Ruping S.: Incremental Learning with Support Vector Machines. Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM ‘01), IEEE, 2001, s. 641÷642.
  • Samet H.: The design and analysis of spatial data structures. Addison Wesley Reading, MA 1990.
  • Schmidt R., Pollwein B., Gierl L.: Experiences with Case-Based Reasoning Methods and Prototypes for Medical Knowledge-Based Systems. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1620, Springer Verlag, 1999, s. 124÷132.
  • Stanfill C., Waltz D.: Toward memory-based reasoning. Communications of the ACM, Vol. 29, No. 12, 1986, s. 1213÷1228.
  • Syed N., Liu H., Sung K.: Incremental Learning with Support Vector Machine. Proceedings of the Workshop on Support Vector Machine at the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Stockholm, Sweden 1999.
  • Utgoff P. E.: Incremental Induction of Decision Trees. Proc. of the Eleventh International Conference on Machine Learning, Morgan-Kaufmann, 1994, s. 318÷325.
  • Wess S., Altho K. D., Derwand G.: Using k-d trees to improve the retrieval step in case-based reasoning. Topics in Case-Based Reasoning, Springer Verlag, Berlin 1994, s. 167÷181.
  • Weber G. D.: Beam Search in Incremental Rule Learning. Proc. of the Fourteenth Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Conference, Cincinnati, Ohio 2003, s. 151÷156.
  • Shen W.-M.: Efficient Incremental Induction of Decision Lists – Can Incremental Learning Outperform Non-Incremental Learning? Technical Report, USC-ISI-96-012, Information Sciences Institute, University of Southern California, 1996.
  • Wieczorek T., Blachnik M., Maczka K.: Building a model for time reduction of steel scrap meltdown in the electric arc furnace (EAF). General strategy with a comparison of feature selection methods. LNCS, Springer Verlag, Vol. 5097, 2008.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-95b04b06-571f-4e18-a613-f0e0e58d05aa
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.