Integration of machine learning methods into knowledge-based systems requires greater control over the application of the learning methods. Recent research in machine learning has shown that isolated and unconstrained application of learning methods can eventually degrade performance. This paper presents an approach called performance-driven knowledge transformation for controlling the application of learning methods. The primary guidance for the control is performance of the knowledge base. The approach is implemented in the PEAK system. Two experiments with PEAK illustrate how the knowledge base is transformed using different learning methods to maintain performance goals. Results demonstrate the ability of performance-driven knowledge transformation to control the application of learning methods and maintain knowledge base performance.
将机器学习方法集成到基于知识的系统中需要对学习方法的应用进行更大的控制。机器学习的最新研究表明,孤立且不受限制的学习方法应用最终可能会降低性能。本文提出了一种称为绩效驱动的知识转化的方法,用于控制学习方法的应用。控制的主要指南是知识库的性能。该方法在PEAK系统中实现。 PEAK的两个实验说明了如何使用不同的学习方法来转换知识库以维持绩效目标。结果表明,绩效驱动的知识转化具有控制学习方法的应用和维持知识库性能的能力。 P>
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