Case-Based Reasoning
Case-based reasoning solves a new problem by retrieving similar problems solved in the past and adapting their solutions, rather than reasoning from first principles or a trained statistical model. Formalized as the Retrieve-Reuse-Revise-Retain cycle by Aamodt and Plaza in 1994 and popularized by Janet Kolodner, CBR mirrors how human experts in medicine, law, and engineering reason by analogy from remembered cases, and it learns simply by storing each newly solved case.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- 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
- Kolodner, J. L. (1992). An introduction to case-based reasoning. Artificial Intelligence Review, 6(1), 3–34. · DOI 10.1007/BF00155578
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.