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Machine learningCase-based reasoning

Fallbasiertes Schließen (Case-Based Reasoning, CBR)

Fallbasiertes Schließen löst ein neues Problem, indem es ähnliche, in der Vergangenheit gelöste Probleme abruft und deren Lösungen anpasst, anstatt aus ersten Prinzipien oder einem trainierten statistischen Modell zu schließen. Formalisiert als der Retrieve-Reuse-Revise-Retain-Zyklus (Abrufen-Wiederverwenden-Überarbeiten-Beibehalten) durch Aamodt und Plaza im Jahr 1994 und popularisiert durch Janet Kolodner, spiegelt CBR wider, wie menschliche Experten in Medizin, Recht und Ingenieurwesen durch Analogie aus erinnerten Fällen schließen, und es lernt einfach durch das Speichern jedes neu gelösten Falls.

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Quellen

  1. Aamodt, A., & Plaza, E. (1994). Case-based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system approaches. AI Communications, 7(1), 39–59. DOI: 10.3233/AIC-1994-7104
  2. Kolodner, J. L. (1992). An introduction to case-based reasoning. Artificial Intelligence Review, 6(1), 3–34. DOI: 10.1007/BF00155578

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 2). Case-Based Reasoning (CBR). ScholarGate. https://scholargate.app/de/soft-computing/case-based-reasoning

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Referenziert von

ScholarGateCase-Based Reasoning (Case-Based Reasoning (CBR)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/soft-computing/case-based-reasoning · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026