Сбор информации

Сбор информации (IH) был одним из первых продуктов интеллектуального анализа данных , появившихся в 1990-х годах. Он был изобретен Ральфом Виггинсом и произведен компанией Ryan Corp, позже Information Harvesting Inc., из Кембриджа, штат Массачусетс. ^[1] Уиггинс имел опыт работы в области генетических алгоритмов и нечеткой логики . ^[2] IH стремился вывести правила из наборов данных. Сначала он сделал это, классифицировав различные входные переменные в одну из нескольких ячеек, тем самым придав некоторую структуру непрерывным переменным на входе. Затем IH приступает к созданию правил, сочетая обобщение с запоминанием, которые позволяют определить значение прогнозируемой переменной, возможно, создавая в процессе много уровней правил. Он включал в себя стратегии проверки наличия переобучения и, если да, его корректировки. Из-за своих стратегий коррекции переобучения путем рассмотрения большего количества данных и уточнения правил на основе этих данных IH также можно рассматривать как форму машинного обучения .

Преимущество IH по сравнению с другими продуктами интеллектуального анализа данных того времени и даже более поздних периодов заключалось в том, что он предоставлял механизм для поиска множества правил, которые классифицировали бы данные и определяли, в соответствии с установленными критериями, лучшие правила для использования.

Ссылки

^ Марк Майерс, «Для сбора информации будущее наступило сейчас», Network World , 22 мая 1995 г. стр. 42 [1], по состоянию на 4 декабря 2019 г.
^ Виггинс, Ральф (май 1992 г.). «Стыковка грузовика: генетический нечеткий подход». Эксперт по ИИ . 7 (5): 28–35.

Эта по информатике статья незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Марк Майерс, «Для сбора информации будущее наступило сейчас», Network World , 22 мая 1995 г. стр. 42 [1], по состоянию на 4 декабря 2019 г.

[2] Виггинс, Ральф (май 1992 г.). «Стыковка грузовика: генетический нечеткий подход». Эксперт по ИИ . 7 (5): 28–35.

[1]

[2]