Machine learningCase-based reasoning

Rozumowanie oparte na przypadkach (CBR)

Rozumowanie oparte na przypadkach rozwiązuje nowy problem poprzez wyszukiwanie podobnych problemów rozwiązanych w przeszłości i adaptację ich rozwiązań, zamiast wnioskowania od podstaw lub na podstawie wytrenowanego modelu statystycznego. Sformalizowane jako cykl Pobierz-Wykorzystaj-Popraw-Zachowaj (Retrieve-Reuse-Revise-Retain) przez Aamodta i Plazę w 1994 roku i spopularyzowane przez Janet Kolodner, CBR naśladuje sposób, w jaki ludzcy eksperci w medycynie, prawie i inżynierii rozumują przez analogię na podstawie zapamiętanych przypadków, a uczy się po prostu przez przechowywanie każdego nowo rozwiązanego przypadku.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateCase-Based Reasoning (Case-Based Reasoning (CBR)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/soft-computing/case-based-reasoning · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026