CAJ | 학술논문

一般地说,机器学习关注的是"规则",并将规则不能覆盖的"例外"考虑为噪声.然而,大量的应用不仅需要刻画满足大多数观察的规则,同时需要显现可解释地表示例外.在情报分析与安全预警这类应用中,例外可能是更为重要的知识.对此作者描述了一类限制在结构化符号数据集合上的基于Reduct的"规则+例外"学习的理论框架,并给出了解决这个框架各个组成部分中所存在的问题的一个方案.
일반지설,궤기학습관주적시"규칙",병장규칙불능복개적"예외"고필위조성.연이,대량적응용불부수요각화만족대다수관찰적규칙,동시수요현현가해석지표시예외.재정보분석여안전예경저류응용중,예외가능시경위중요적지식.대차작자묘술료일류한제재결구화부호수거집합상적기우Reduct적"규칙+예외"학습적이론광가,병급출료해결저개광가각개조성부분중소존재적문제적일개방안.