Robot binary options genius 3 0 recenzii, Meniu de navigare
Aceste patru abordări principale se pot suprapune între ele și cu sisteme evolutive; de exemplu, rețelele neurale pot învăța să facă inferențe, să generalizeze și să facă analogii.
Unele sisteme utilizează, implicit sau explicit, mai multe dintre aceste abordări, alături de mulți alți algoritmi de IA și non-IA; [62] adesea, cea mai bună abordare diferă în funcție de problemă. Algoritmii de învățare funcționează pe baza faptului că strategiile, algoritmii și inferențele care au funcționat bine în trecut vor continua să funcționeze bine și în viitor.
Strategy «Scientific»: 4 indicators for profit binary options
Prin urmare, pentru a avea succes, o mașină care învață trebuie concepută astfel încât să prefere teoriile mai simple celor mai complexe, cu excepția cazurilor în care teoria complexă se dovedește a fi substanțial mai bună. Blocarea pe o teorie foarte complexă, dar proastă, care se potrivește cu toate datele de învățare din trecut, se numește overfitting.
Multe sisteme încearcă să reducă overfittingul recompensând o teorie în funcție de cât de bine se potrivește cu datele, dar și penalizând-o în funcție de cât de complexă este.
Un exemplu este un clasificator de imagini antrenat numai pe imagini de cai maro și pisici negre ar putea concluziona că toate petecele de culoare brună ar putea fi cai.
