Machine learningCase-based reasoning

Рассуждение на основе прецедентов (CBR)

Рассуждение на основе прецедентов решает новую проблему путем поиска похожих решенных в прошлом проблем и адаптации их решений, а не путем рассуждений от первых принципов или обученной статистической модели. Формализованное как цикл «Извлечение-Повторное использование-Пересмотр-Сохранение» (Retrieve-Reuse-Revise-Retain) Аамодтом и Плазой в 1994 году и популяризированное Джанет Колонднер, CBR отражает то, как человеческие эксперты в медицине, праве и инженерии рассуждают по аналогии, опираясь на запомненные случаи, и учится просто путем сохранения каждого вновь решенного случая.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Case-Based Reasoning (CBR). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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

Упоминается в

ScholarGateCase-Based Reasoning (Case-Based Reasoning (CBR)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/soft-computing/case-based-reasoning · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026