学習の推論理論

推論学習理論（ITL ）は、学習エージェントによって実行される推論プロセスを説明する機械学習の分野です。ITLは、1980年代からRyszard S. Michalskiによって継続的に開発されてきました。ITLの最初の出版物は1983年でした。 ^[1] ITLでは、学習プロセスは、特定の目標によって導かれる仮説空間を通る検索（推論）と見なされます。学習の結果は保存する必要があります。保存された情報は、後で学習者が将来の推論に使用します。^[2]推論は、結論的、演繹、帰納的など、複数のカテゴリに分割されます。推論が完了したと見なすには、すべてのカテゴリを考慮する必要がありました。^{[3]これが、ITLが}計算学習理論や統計学習理論などの他の機械学習理論と異なる点です。どちらも推論の単一の形式を使用します。

使用法

ITLの最も関連性の高い公開使用例は、2012年に出版された科学雑誌で、エージェントベースの学習の仕組みを説明する方法としてITLが使用されました。雑誌によると、「学習の推論理論（ITL）は、エージェントによる学習プロセスを記述するエレガントな方法を提供します」。^[4]

^ Michalski, Ryszard S. (1993). 「マルチ戦略学習の概念的基礎としての学習の推論理論」.機械学習. 11 (2–3): 111–151. doi : 10.1007/bf00993074 . ISSN 0885-6125.
^ 「学習の推論理論 – GMU 機械学習および推論研究所」www.mli.gmu.edu 。 2018 年 12 月 4 日閲覧。
^ Naidenova, Xenia (2010).常識的推論プロセスのための機械学習手法: インタラクティブモデル. ハーシー、ペンシルバニア: 情報科学リファレンス. ISBN 9781605668109. OCLC 606360112.
^ Wojtusiak, Janusz; Warden, Tobias; Herzog, Otthein (2012 年 12 月). 「エージェントベースの確率シミュレーションにおける機械学習: 輸送ロジスティクスにおける推論理論と評価」. Computers & Mathematics with Applications . 64 (12): 3658–3665. doi : 10.1016/j.camwa.2012.01.079 . ISSN 0898-1221.

Ryszard S. Michalski、Jaime G. Carbonell、Tom M. Mitchell (1983)、「機械学習：人工知能アプローチ」、Tioga Publishing Company、ISBN 0-935382-05-4。
- Ryszard S. Michalski、Jaime G. Carbonell、Tom M. Mitchell (1986)、Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach、第 2 巻、Morgan Kaufmann、ISBN 0-934613-00-1。
- Yves Kodratoff、Ryszard S. Michalski (1990)、Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach、第 3 巻、Morgan Kaufmann、ISBN 1-55860-119-8。
- Ryszard S. Michalski、George Tecuci (1994)、「Machine Learning: A Multistrategy Approach」、第 4 巻、Morgan Kaufmann、ISBN 1-55860-251-8。
- Naidenova, X. (編)、(2009)「常識的推論プロセスのための機械学習手法：インタラクティブモデル：インタラクティブモデル」、IGI Global、ISBN 9781605668116。