Практические сферы применения

Практические сферы применения. Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. - Машинное обучение имеет широкий спектр приложений: - Распознавание речи - Распознавание изображений - Распознавание рукописного ввода - Техническая диагностика - Медицинская диагностика - Прогнозирование временных рядов - Биоинформатика - Обнаружение мошенничества - Обнаружение спама - Категоризация документов - Биржевой технический анализ - Финансовый надзор - Кредитный скоринг - Предсказание ухода клиентов - Хемоинформатика Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется.

Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении.

Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам.

Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами. 3.2 Автоматическое доказательство Автоматическое доказательство— доказательство, реализуемое программно.

В основе лежит аппарат математической логики.

Используются идеи теории искусственного интеллекта. Процесс доказательства основывается на логике высказываний и логике предикатов.

Логика высказываний (или пропозициональная логика) — это формальная теория, основным объектом которой служит понятие логического высказывания. С точки зрения выразительности, её можно охарактеризовать как классическую логику нулевого порядка. Логика высказываний является простейшей логикой, максимально близкой к человеческой логике неформальных рассуждений и известна ещё со времён античности. Логика первого порядка (исчисление предикатов) — формальное исчисление, допускающее высказывания относительно переменных, фиксированных функций, и предикатов.

Расширяет логику высказываний. В свою очередь является частным случаем логики высшего порядка.