예측 학습
Predictive learning예측학습은 에이전트가 다양한 상황에서 다른 동작을 시도함으로써 환경의 모델을 구축하려고 하는 기계학습 기법입니다.또한 작업이 미치는 것으로 보이는 효과에 대한 지식을 사용하여 작업을 계획 [1][2]운영자로 전환합니다.이를 통해 에이전트는 자신의 세계에서 목적 있는 행동을 할 수 있습니다.예측학습은 최소한의 정신구조로 학습하려는 시도이다.그것은 아이들이 어떻게 세상과 상호작용함으로써 세상에 대한 지식을 구축하는지에 대한 피아제의 설명에서 영감을 얻었을지도 모른다.Gary Drescher의 책 'Made-up Minds'[3]는 그 지역에 중요한 역할을 했다.
예측과 무의식적인 추론이 지각의 원인을 식별할 수 있는 세계의 모델을 구성하기 위해 두뇌에 의해 사용된다는 생각은 그러나 훨씬 더 오래되었고 적어도 헤르만 폰 헬름홀츠로 [4]거슬러 올라간다.이러한 아이디어는 나중에 예측 코딩 분야에서 채택되었습니다.
또 다른 관련된 예측 학습 이론은 Jeff Hawkins의 기억-예측 프레임워크로, 그의 On [5]Intelligence에 설명되어 있습니다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ "Erica Melis & Alan Bundy: Planning and Proof Planning" (PS-Adobe-2.0 (52,83 kiB)). 1996. Retrieved 2018-11-22.
- ^ "J. Siekmann, M. Kohlhase and E. Melis: Ωmega – A Mathematical Assistant System". 1998. Retrieved 2021-04-05.
- ^ Gary L. Drescher (1991). Make-up Minds: A Constructivist Approach to Artificial Intelligence. MIT Press. p. 240. ISBN 9780262041201.
- ^ Hermann von Helmholtz (1867). Handbuch der physiologischen Optik.
- ^ Jeff Hawkins & Sandra Blakeslee (2004). On Intelligence: How a New Understanding of the Brain will Lead to the Creation of Truly Intelligent Machines. USA: Times Books. p. 272. ISBN 0805074562.
