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Machine learningCase-based reasoning

Ragionamento Basato su Casi (CBR)

Il ragionamento basato su casi risolve un nuovo problema recuperando problemi simili risolti in passato e adattandone le soluzioni, piuttosto che ragionare da principi primi o da un modello statistico addestrato. Formalizzato come ciclo Recupera-Riusa-Revisiona-Conserva da Aamodt e Plaza nel 1994 e reso popolare da Janet Kolodner, il CBR rispecchia il modo in cui gli esperti umani in medicina, diritto e ingegneria ragionano per analogia da casi ricordati, e impara semplicemente memorizzando ogni caso appena risolto.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateCase-Based Reasoning (Case-Based Reasoning (CBR)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/soft-computing/case-based-reasoning · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026