Publikation: Lernen hierarchischer Fuzzy-Regelmodelle
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Zusammenfassung
Hierarchien von Regelmodellen bestehen aus verschiedenen Schichten von einfachen Regelmodellen, die das Konzept des Ursprungs der Daten in jedem Niveau zu einem bestimmten Detailgrad beschreiben. In den oberen Schichten erklären nur wenige Regeln grob das Konzept der Daten. Dagegen konzentrieren sich Regeln weiter unten in der Hierarchie auf Details, aber auch auf Artefakte und Ausreißer. Eine Hierarchie von Regelmodellen kann durch einen lokalen Lerner induziert werden und erklärt über die Ebenen der Hierarchie die Daten vollständig. Durch die Verwendung eines einfachen Lernverfahrens mit verständlicher Hypothesensprache bleibt die Hierarchie auch im Falle von komplexen Zusammenhängen in den Daten interpretierbar. Diese hierarchischen Modelle helfen bei der Exploration von großen Datenbeständen und können insbesondere auch für die Klassifikation unbekannter Daten verwendet werden.
Zusammenfassung in einer weiteren Sprache
Hierarchies of rule models consist of different layers of simple rule models that describe the concept of the origin of the data in each layer according to a certain degree of detail. In the upper layers only a few rules exist that roughly approximate the concept, while rules further down in the hierarchy concentrate not only on details, but also on artifacts and outliers. A hierarchy of models is usually induced by a local learner, which completely explains the data throughout the hierarchy levels. By using a simple learning algorithm with an understandable hypothesis language, the hierarchy remains interpretable even in the event of complex concepts in the data. These hierarchical models help explore large amounts of data and may also be used particularly for the classification of unknown data.
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ISO 690
GABRIEL, Thomas R., 2010. Lernen hierarchischer Fuzzy-Regelmodelle [Dissertation]. Konstanz: University of KonstanzBibTex
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