ПРИВЛЕЧЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ЗНАНИЙ О ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ В ЗАДАЧАХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Работа посвящена рассмотрению ряда вопросов, связанных с привлечением дополнительных знаний о предметной области при решении задач машинного обучения. Описываются способы учета подобных знаний на основе модификации классических методов классификации, кластеризации, поиска ассоциативных правил. Сделан вывод о том, что анализ фоновых знаний способен повысить достоверность и точность классических методов машинного обучения, хотя их модификация с учетом дополнительных ограничений иногда оказывается достаточно трудоемкой процедурой. К тому же в различных типах задач машинного обучения для повышения достоверности и точности их результатов требуются различные типы дополнительных ограничений. Это создает определенные сложности при решении комплексных задач, требующих поэтапного привлечения различных типов дополнительных ограничений.