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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.