目次:
定義-帰納的推論はどういう意味ですか？
帰納的推論とは、理論を提案するための証拠の使用、言い換えれば、過去の結果または他の利用可能なデータから特定の結果を仮定することです。 帰納的推論は、他の種類の発見の代わりに特定のデータに依存するという意味で確率的または不確実です。
Techopediaは帰納的推論を説明します
さまざまな形で、帰納的推論は機械学習システムの基本的なエンジンです。 典型的な機械学習システムは、トレーニングセットの形式でデータを取り込み、その利用可能なデータを使用して確率的結論を生成します。
帰納的推論はしばしば、強い論理的条件を使用して結論を引き出す演de的推論と対照的です。 演ductive的推論とは異なり、帰納的推論は証拠を使用して結論を仮定または理論化するため、「保証された推論者」ではありません。 機械学習での広範な使用とは別に、帰納的推論は、ニューラルネットワークが人間の認知能力を模倣する方法、およびニューロンまたは処理ユニットが確率的入力を使用して結果を決定する方法を調べる役割も果たします。
帰納的推論の種類には、単純な帰納法、一般化、統計的三段論法、対照的な類推に関連する議論が含まれます。
