Database Reference
In-Depth Information
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Verallgemeinerung:
Bedingungen aus dem Bedingungsteil einer Regel werden fallen gelassen
oder gelockert, so dass die Regel auf eine großere Anzahl von Situationen
anwendbar ist.
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Spezialisierung:
Zusatzliche Bedingungen werden dem Bedingungsteil einer Regel hinzu-
gefugt oder vorhandene Bedingungen verscharft, so dass die Regel nur
noch auf eine kleinere Anzahl von Situationen anwendbar ist.
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Komposition:
Eine oder mehrere Regeln, die sequentiell angewandt wurden, werden
zu einer einzelnen Regel zusammengefasst, wobei dadurch nicht mehr
notwendige Bedingungen und Folgerungen eliminiert werden.
5.
Ausdrucke basierend auf formaler Logik:
Derartige Ausdrucke sind in lernenden Systemen sowohl fur die Beschreibung
einzelner Objekte als auch fur die Bildung des zu erlernenden Konzepts ver-
wendet worden. Komponenten dieser Ausdrucke konnten z.B. Aussagen, be-
liebige Pradikate, Variablen uber endlichen Wertebereichen oder logische Aus-
drucke sein.
6.
Begriffshierarchien:
Die Formalisierung von Wissen involviert in fast allen Fallen Begriffe, die
zueinander in bestimmter Beziehung stehen. So werden Objekte eines Bereichs
Begriffskategorien zugeordnet, die oft hierarchisch strukturiert sind. Gelernt
werden sollen derartige Begriffshierarchien oder Taxonomien.
Daruber hinaus werden auch noch weitere Typen fur das zu lernende Wissen un-
terschieden, z. B. Graphen und Netzwerke, Schemata und Computerprogramme.
5.2.3
Klassifikation gemaß dem Anwendungsbereich
Systeme des maschinellen Lernens werden heute in sehr vielen Bereichen eingesetzt.
Die Einsetzfelder reichen von der Landwirtschaft uber Spielprogramme und medizi-
nische Diagnose bis hin zur Spracherkennung. Auf eine nahere Klassifikation anhand
dieser Anwendungsgebiete wollen wir hier nicht eingehen.
5.3
Erlernen von Entscheidungsbaumen
Wie in der Einleitung zu diesem Kapitel schon erwahnt, wollen wir den weiteren
Schwerpunkt auf das induktive Lernen legen. Das Lernen von Entscheidungsbaumen
ist nicht nur eine der einfachsten Formen induktiven Lernens, sondern auch eine der
erfolgreichsten in der Praxis (vgl. z.B. [187, 198]).
