Теория механики информации: обобщение посредством измерения неопределенности (обучение - измерение)

arXiv: 2510.22809v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: Традиционное машинное обучение основывается на эксплицитных моделях и доменах, часто ограничивая гибкость и интерпретируемость. Мы внедряем "безмодельную" систему обучения на основе примеров с использованием приватной (информационная теоретическая неопределенность) для непосредственного анализа и выполнения выводов из необработанных данных, устранения моделей распределения, уменьшения предубежденности и создания возможностей для эффективного обновления, включая прямое редактирование и исключение данных о профессиональной подготовке. Благодаря количественной оценке актуальности в результате неопределенности этот подход позволяет сделать общие выводы по всем задачам, включая анализ факторов регенерации, выявление причинно-следственной связи, обнаружение аномалий и прогнозирование временных рядов. Наш подход предусматривает отслеживание, интерпретируемость и принятие решений на основе данных с использованием унифицированной и понятной для человека системы машинного обучения, которая может быть адаптирована практически ко всем задачам машинного образования, достижению компетентности во всех сферах деятельности и современной работе по обнаружению аномалий