कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी: Difference between revisions
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[[कंप्यूटर विज्ञान]] में, कम्प्यूटेशनल लर्निंग | [[कंप्यूटर विज्ञान]] में, कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी (या सिर्फ लर्निंग थ्योरी) [[ यंत्र अधिगम |मशीन लर्निंग]] एल्गोरिदम के डिजाइन और एनालिसिस का अध्ययन करने के लिए डिवोटेड आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस का एक सबफ़ील्ड है। <ref name="ACL">{{Cite web | url=http://www.learningtheory.org/ | title=ACL - Association for Computational Learning}}</ref> | ||
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मशीन लर्निंग में | मशीन लर्निंग में थ्योरेटिकल रिजल्ट्स मुख्य रूप से एक प्रकार की इंडक्टिव लर्निंग से संबंधित होते हैं जिसे सुपरवाइज़ड लर्निंग कहा जाता है। सुपरवाइज़ड लर्निंग में, एक एल्गोरिदम में सैंपल दिए जाते हैं जिन्हें कुछ उपयोगी तरीके से लेबल किया जाता है। उदाहरण के लिए, सैंपल में मशरूम का विवरण हो सकता है, और लेबल यह हो सकता है कि मशरूम खाने योग्य हैं या नहीं। एल्गोरिदम इन पहले से लेबल किए गए सैंपल को लेता है और एक क्लासिफायरियर को इंड्यूस करने के लिए उनका उपयोग करता है। यह क्लासिफायरियर एक ऐसा फ़ंक्शन है जो सैंपल को लेबल प्रदान करता है, जिसमें ऐसे सैंपल भी सम्मिलित हैं जो पहले एल्गोरिदम द्वारा नहीं देखे गए हैं। सुपरवाइज़ड लर्निंग एल्गोरिदम का लक्ष्य प्रदर्शन के कुछ मापों को ऑप्टिमाइज़ करना है जैसे कि नए सैंपल पर की गई गलतियों की संख्या को कम करना। | ||
परफॉरमेंस बाउंड के अतिरिक्त, कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी लर्निंग की टाइम कॉम्पलेक्सिटी और फिजिबिलिटी का अध्ययन करता है। कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी के अनुसार, एक कम्प्यूटेशन तभी फिजिबल मानी जाती है यदि इसे पोलीनोमिअल टाइम में किया जा सके। टाइम कॉम्पलेक्सिटी रिजल्ट्स दो प्रकार के होते हैं: | |||
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* | * पॉजिटिव रिजल्ट्स{{spaced ndash}}'''दिखा रहा है कि''' कार्यों का एक निश्चित वर्ग बहुपद समय में लर्निंग योग्य है। | ||
* | *निगेटिव रिजल्ट्स{{spaced ndash}}दिखा रहा है कि कुछ कक्षाएं बहुपद समय में नहीं सीखी जा सकतीं। | ||
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* कम्प्यूटेशनल जटिलता - पी बनाम एनपी समस्या|पी ≠ एनपी (पी बनाम एनपी समस्या); | * कम्प्यूटेशनल जटिलता - पी बनाम एनपी समस्या|पी ≠ एनपी (पी बनाम एनपी समस्या); | ||
* [[क्रिप्टोग्राफी]] - एकतरफा कार्य मौजूद हैं। | * [[क्रिप्टोग्राफी]] - एकतरफा कार्य मौजूद हैं। | ||
कम्प्यूटेशनल | कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी के लिए कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं जो सीमित डेटा से सामान्यीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले [[अनुमान]] थ्योरीों के बारे में अलग-अलग धारणाएं बनाने पर आधारित हैं। इसमें संभाव्यता की विभिन्न परिभाषाएँ ([[आवृत्ति संभाव्यता]], बायेसियन संभाव्यता देखें) और सैंपल की पीढ़ी पर विभिन्न धारणाएँ सम्मिलित हैं।{{citation needed|date=October 2017}} विभिन्न दृष्टिकोणों में सम्मिलित हैं: | ||
* सटीक शिक्षा, [[एंग्लुइन फंड]] द्वारा प्रस्तावित{{citation needed|date=October 2017}}; | * सटीक शिक्षा, [[एंग्लुइन फंड]] द्वारा प्रस्तावित{{citation needed|date=October 2017}}; | ||
* संभवतः लगभग सही | * संभवतः लगभग सही लर्निंग (पीएसी लर्निंग), [[लेस्ली वैलेंट]] द्वारा प्रस्तावित;<ref>{{cite journal |last1=Valiant |first1=Leslie |title=सीखने वालों का एक सिद्धांत|journal=Communications of the ACM |date=1984 |volume=27 |issue=11 |pages=1134–1142 |doi=10.1145/1968.1972 |s2cid=12837541 |url=https://www.montefiore.ulg.ac.be/~geurts/Cours/AML/Readings/Valiant.pdf |ref=ValTotL}}</ref> | ||
* [[वीसी सिद्धांत]], [[व्लादिमीर वापनिक]] और [[ एलेक्सी हिरवोनेंकिस ]] द्वारा प्रस्तावित;<ref>{{cite journal |last1=Vapnik |first1=V. |last2=Chervonenkis |first2=A. |title=घटनाओं की सापेक्ष आवृत्तियों और उनकी संभावनाओं के एकसमान अभिसरण पर|journal=Theory of Probability and Its Applications |date=1971 |volume=16 |issue=2 |pages=264–280 |doi=10.1137/1116025 |url=https://courses.engr.illinois.edu/ece544na/fa2014/vapnik71.pdf |ref=VCdim}}</ref> | * [[वीसी सिद्धांत|वीसी थ्योरी]], [[व्लादिमीर वापनिक]] और [[ एलेक्सी हिरवोनेंकिस ]] द्वारा प्रस्तावित;<ref>{{cite journal |last1=Vapnik |first1=V. |last2=Chervonenkis |first2=A. |title=घटनाओं की सापेक्ष आवृत्तियों और उनकी संभावनाओं के एकसमान अभिसरण पर|journal=Theory of Probability and Its Applications |date=1971 |volume=16 |issue=2 |pages=264–280 |doi=10.1137/1116025 |url=https://courses.engr.illinois.edu/ece544na/fa2014/vapnik71.pdf |ref=VCdim}}</ref> | ||
* [[रे सोलोमनॉफ़]] द्वारा विकसित सोलोमनॉफ़ का आगमनात्मक अनुमान का | * [[रे सोलोमनॉफ़]] द्वारा विकसित सोलोमनॉफ़ का आगमनात्मक अनुमान का थ्योरी;<ref>{{cite journal |last1=Solomonoff |first1=Ray |title=आगमनात्मक अनुमान का एक औपचारिक सिद्धांत भाग 1|journal=Information and Control |date=March 1964 |volume=7 |issue=1 |pages=1-22 |doi=10.1016/S0019-9958(64)90223-2}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Solomonoff |first1=Ray |title=A Formal Theory of Inductive Inference Part 2 |journal=Information and Control |date=1964 |volume=7 |issue=2 |pages=224-254 |doi=10.1016/S0019-9958(64)90131-7}}</ref> | ||
* [[एल्गोरिथम शिक्षण सिद्धांत]], ई. मार्क गोल्ड के कार्य से;<ref>{{Cite journal | last1 = Gold | first1 = E. Mark | year = 1967 | title = सीमा में भाषा की पहचान| journal = Information and Control | volume = 10 | issue = 5 | pages = 447–474 | doi = 10.1016/S0019-9958(67)91165-5 | url=http://web.mit.edu/~6.863/www/spring2009/readings/gold67limit.pdf | doi-access = free }}</ref> | * [[एल्गोरिथम शिक्षण सिद्धांत|एल्गोरिथम लर्निंग थ्योरी]], ई. मार्क गोल्ड के कार्य से;<ref>{{Cite journal | last1 = Gold | first1 = E. Mark | year = 1967 | title = सीमा में भाषा की पहचान| journal = Information and Control | volume = 10 | issue = 5 | pages = 447–474 | doi = 10.1016/S0019-9958(67)91165-5 | url=http://web.mit.edu/~6.863/www/spring2009/readings/gold67limit.pdf | doi-access = free }}</ref> | ||
* निक लिटलस्टोन के काम से [[ऑनलाइन मशीन लर्निंग]]{{citation needed|date=October 2017}}. | * निक लिटलस्टोन के काम से [[ऑनलाइन मशीन लर्निंग]]{{citation needed|date=October 2017}}. | ||
जबकि इसका प्राथमिक लक्ष्य | जबकि इसका प्राथमिक लक्ष्य लर्निंग को अमूर्त रूप से समझना है, कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी ने व्यावहारिक एल्गोरिदम के विकास को जन्म दिया है। उदाहरण के लिए, पीएसी थ्योरी ने [[बूस्टिंग (मेटा-एल्गोरिदम)]] को प्रेरित किया, वीसी थ्योरी ने वेक्टर मशीनों का समर्थन किया, और बायेसियन अनुमान ने [[विश्वास नेटवर्क]] को प्रेरित किया। | ||
==यह भी देखें== | ==यह भी देखें== | ||
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* [[सूचना सिद्धांत]] | * [[सूचना सिद्धांत|सूचना थ्योरी]] | ||
* [[स्थिरता (सीखने का सिद्धांत)]] | * [[स्थिरता (सीखने का सिद्धांत)|स्थिरता (लर्निंग का थ्योरी)]] | ||
* [[त्रुटि सहनशीलता (पीएसी सीखना)]] | * [[त्रुटि सहनशीलता (पीएसी सीखना)]] | ||
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===सर्वेक्षण=== | ===सर्वेक्षण=== | ||
* एंग्लुइन, डी. 1992. कम्प्यूटेशनल लर्निंग | * एंग्लुइन, डी. 1992. कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी: सर्वेक्षण और चयनित ग्रंथ सूची। कंप्यूटिंग के थ्योरी पर चौबीसवें वार्षिक एसीएम संगोष्ठी की कार्यवाही में (मई 1992), पृष्ठ 351-369। http://portal.acm.org/cation.cfm?id=129712.129746 | ||
* डी. हौसलर। संभवतः लगभग सही सीख। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आठवें राष्ट्रीय सम्मेलन की एएएआई-90 कार्यवाही में, बोस्टन, एमए, पृष्ठ 1101-1108। अमेरिकन एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, 1990। http://citeseer.ist.psu.edu/haussler90probable.html | * डी. हौसलर। संभवतः लगभग सही सीख। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आठवें राष्ट्रीय सम्मेलन की एएएआई-90 कार्यवाही में, बोस्टन, एमए, पृष्ठ 1101-1108। अमेरिकन एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, 1990। http://citeseer.ist.psu.edu/haussler90probable.html | ||
===[[वीसी आयाम]]=== | ===[[वीसी आयाम]]=== | ||
* वी. वापनिक और ए. चेर्वोनेंकिस। [https://courses.engr.illinois.edu/ece544na/fa2014/vapnik71.pdf घटनाओं की सापेक्ष आवृत्तियों के उनकी संभावनाओं के समान अभिसरण पर]। संभाव्यता का | * वी. वापनिक और ए. चेर्वोनेंकिस। [https://courses.engr.illinois.edu/ece544na/fa2014/vapnik71.pdf घटनाओं की सापेक्ष आवृत्तियों के उनकी संभावनाओं के समान अभिसरण पर]। संभाव्यता का थ्योरी और उसके अनुप्रयोग, 16(2):264-280, 1971। | ||
===सुविधा चयन=== | ===सुविधा चयन=== | ||
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===इष्टतम ओ संकेतन सीखना=== | ===इष्टतम ओ संकेतन सीखना=== | ||
* [[ओडेड गोल्डरेइच]], डाना रॉन। [http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~oded/PS/ul.ps सार्वभौमिक | * [[ओडेड गोल्डरेइच]], डाना रॉन। [http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~oded/PS/ul.ps सार्वभौमिक लर्निंग एल्गोरिदम पर]। http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.47.2224 | ||
=== | ===निगेटिव रिजल्ट्स=== | ||
* एम. किर्न्स और लेस्ली वैलेंट। 1989. बूलियन फ़ॉर्मूले और परिमित ऑटोमेटा | * एम. किर्न्स और लेस्ली वैलेंट। 1989. बूलियन फ़ॉर्मूले और परिमित ऑटोमेटा लर्निंग पर क्रिप्टोग्राफ़िक सीमाएँ। कंप्यूटिंग के थ्योरी पर 21वीं वार्षिक एसीएम संगोष्ठी की कार्यवाही में, पृष्ठ 433-444, न्यूयॉर्क। एसीएम. http://citeseer.ist.psu.edu/kearns89cryptographic.html | ||
===[[बूस्टिंग (मशीन लर्निंग)]]=== | ===[[बूस्टिंग (मशीन लर्निंग)]]=== | ||
* रॉबर्ट ई. शापिरे। कमजोर | * रॉबर्ट ई. शापिरे। कमजोर लर्निंग की क्षमता की ताकत. मशीन लर्निंग, 5(2):197-227, 1990 http://citeseer.ist.psu.edu/schapire90strength.html | ||
===अधिगम सीखना=== | ===अधिगम सीखना=== | ||
* ब्लूमर, ए.; एरेनफुच्ट, ए.; हौसलर, डी.; मैनफ्रेड के. वारमुथ|वार्मथ, एम.के. [http://www.cse.buffalo.edu/~hungngo/classes/2008/694/papers/occam.pdf ओकाम का रेजर] Inf.Proc.Lett। 24, 377-380, 1987. | * ब्लूमर, ए.; एरेनफुच्ट, ए.; हौसलर, डी.; मैनफ्रेड के. वारमुथ|वार्मथ, एम.के. [http://www.cse.buffalo.edu/~hungngo/classes/2008/694/papers/occam.pdf ओकाम का रेजर] Inf.Proc.Lett। 24, 377-380, 1987. | ||
* ब्लूमर, ए.; एरेनफुच्ट, ए.; हौसलर, डी.; वार्मथ, एम.के. [http://www.trhvidsten.com/docs/classics/Blumer-1989.pdf | * ब्लूमर, ए.; एरेनफुच्ट, ए.; हौसलर, डी.; वार्मथ, एम.के. [http://www.trhvidsten.com/docs/classics/Blumer-1989.pdf लर्निंग की क्षमता और वापनिक-चेरवोनेंकिस आयाम]। एसीएम का जर्नल, 36(4):929-865, 1989। | ||
===शायद लगभग सही सीख=== | ===शायद लगभग सही सीख=== | ||
* एल. बहादुर। [http://www.montefiore.ulg.ac.be/~geurts/Cours/AML/Readings/Valiant.pdf | * एल. बहादुर। [http://www.montefiore.ulg.ac.be/~geurts/Cours/AML/Readings/Valiant.pdf लर्निंग योग्य एक थ्योरी]। एसीएम के संचार, 27(11):1134-1142, 1984। | ||
===त्रुटि सहनशीलता=== | ===त्रुटि सहनशीलता=== | ||
* माइकल किर्न्स और मिंग ली। दुर्भावनापूर्ण त्रुटियों की उपस्थिति में सीखना. कंप्यूटिंग पर सियाम जर्नल, 22(4):807-837, अगस्त 1993। http://citeseer.ist.psu.edu/kearns93learning.html | * माइकल किर्न्स और मिंग ली। दुर्भावनापूर्ण त्रुटियों की उपस्थिति में सीखना. कंप्यूटिंग पर सियाम जर्नल, 22(4):807-837, अगस्त 1993। http://citeseer.ist.psu.edu/kearns93learning.html | ||
* किर्न्स, एम. (1993)। सांख्यिकीय प्रश्नों से कुशल शोर-सहिष्णु शिक्षा। कंप्यूटिंग के | * किर्न्स, एम. (1993)। सांख्यिकीय प्रश्नों से कुशल शोर-सहिष्णु शिक्षा। कंप्यूटिंग के थ्योरी पर पच्चीसवीं वार्षिक एसीएम संगोष्ठी की कार्यवाही में, पृष्ठ 392-401। http://citeseer.ist.psu.edu/kearns93efficient.html | ||
===समतुल्यता=== | ===समतुल्यता=== | ||
* डी.हौसलर, एम.केर्न्स, एन.लिटलस्टोन और मैनफ्रेड के. वार्मथ|एम. वार्मथ, बहुपद | * डी.हौसलर, एम.केर्न्स, एन.लिटलस्टोन और मैनफ्रेड के. वार्मथ|एम. वार्मथ, बहुपद लर्निंग की क्षमता के लिए मॉडलों की समतुल्यता, प्रोक। कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी पर पहली एसीएम कार्यशाला, (1988) 42-55। | ||
* {{Cite journal | last1 = Pitt | first1 = L. | last2 = Warmuth | first2 = M. K. | year = 1990 | title = भविष्यवाणी-संरक्षण न्यूनता| journal = Journal of Computer and System Sciences | volume = 41 | issue = 3| pages = 430–467 | doi = 10.1016/0022-0000(90)90028-J | doi-access = free }} | * {{Cite journal | last1 = Pitt | first1 = L. | last2 = Warmuth | first2 = M. K. | year = 1990 | title = भविष्यवाणी-संरक्षण न्यूनता| journal = Journal of Computer and System Sciences | volume = 41 | issue = 3| pages = 430–467 | doi = 10.1016/0022-0000(90)90028-J | doi-access = free }} | ||
इनमें से कुछ प्रकाशनों का विवरण कंप्यूटर विज्ञान#मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण प्रकाशनों की सूची में दिया गया है। | इनमें से कुछ प्रकाशनों का विवरण कंप्यूटर विज्ञान#मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण प्रकाशनों की सूची में दिया गया है। | ||
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| Machine learning and data mining |
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कंप्यूटर विज्ञान में, कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी (या सिर्फ लर्निंग थ्योरी) मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के डिजाइन और एनालिसिस का अध्ययन करने के लिए डिवोटेड आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस का एक सबफ़ील्ड है। [1]
समीक्षा
मशीन लर्निंग में थ्योरेटिकल रिजल्ट्स मुख्य रूप से एक प्रकार की इंडक्टिव लर्निंग से संबंधित होते हैं जिसे सुपरवाइज़ड लर्निंग कहा जाता है। सुपरवाइज़ड लर्निंग में, एक एल्गोरिदम में सैंपल दिए जाते हैं जिन्हें कुछ उपयोगी तरीके से लेबल किया जाता है। उदाहरण के लिए, सैंपल में मशरूम का विवरण हो सकता है, और लेबल यह हो सकता है कि मशरूम खाने योग्य हैं या नहीं। एल्गोरिदम इन पहले से लेबल किए गए सैंपल को लेता है और एक क्लासिफायरियर को इंड्यूस करने के लिए उनका उपयोग करता है। यह क्लासिफायरियर एक ऐसा फ़ंक्शन है जो सैंपल को लेबल प्रदान करता है, जिसमें ऐसे सैंपल भी सम्मिलित हैं जो पहले एल्गोरिदम द्वारा नहीं देखे गए हैं। सुपरवाइज़ड लर्निंग एल्गोरिदम का लक्ष्य प्रदर्शन के कुछ मापों को ऑप्टिमाइज़ करना है जैसे कि नए सैंपल पर की गई गलतियों की संख्या को कम करना।
परफॉरमेंस बाउंड के अतिरिक्त, कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी लर्निंग की टाइम कॉम्पलेक्सिटी और फिजिबिलिटी का अध्ययन करता है। कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी के अनुसार, एक कम्प्यूटेशन तभी फिजिबल मानी जाती है यदि इसे पोलीनोमिअल टाइम में किया जा सके। टाइम कॉम्पलेक्सिटी रिजल्ट्स दो प्रकार के होते हैं:
- पॉजिटिव रिजल्ट्स – दिखा रहा है कि कार्यों का एक निश्चित वर्ग बहुपद समय में लर्निंग योग्य है।
- निगेटिव रिजल्ट्स – दिखा रहा है कि कुछ कक्षाएं बहुपद समय में नहीं सीखी जा सकतीं।
निगेटिव रिजल्ट्स अक्सर आम तौर पर मानी जाने वाली, लेकिन फिर भी अप्रमाणित धारणाओं पर निर्भर होते हैं,[citation needed] जैसे कि:
- कम्प्यूटेशनल जटिलता - पी बनाम एनपी समस्या|पी ≠ एनपी (पी बनाम एनपी समस्या);
- क्रिप्टोग्राफी - एकतरफा कार्य मौजूद हैं।
कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी के लिए कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं जो सीमित डेटा से सामान्यीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले अनुमान थ्योरीों के बारे में अलग-अलग धारणाएं बनाने पर आधारित हैं। इसमें संभाव्यता की विभिन्न परिभाषाएँ (आवृत्ति संभाव्यता, बायेसियन संभाव्यता देखें) और सैंपल की पीढ़ी पर विभिन्न धारणाएँ सम्मिलित हैं।[citation needed] विभिन्न दृष्टिकोणों में सम्मिलित हैं:
- सटीक शिक्षा, एंग्लुइन फंड द्वारा प्रस्तावित[citation needed];
- संभवतः लगभग सही लर्निंग (पीएसी लर्निंग), लेस्ली वैलेंट द्वारा प्रस्तावित;[2]
- वीसी थ्योरी, व्लादिमीर वापनिक और एलेक्सी हिरवोनेंकिस द्वारा प्रस्तावित;[3]
- रे सोलोमनॉफ़ द्वारा विकसित सोलोमनॉफ़ का आगमनात्मक अनुमान का थ्योरी;[4][5]
- एल्गोरिथम लर्निंग थ्योरी, ई. मार्क गोल्ड के कार्य से;[6]
- निक लिटलस्टोन के काम से ऑनलाइन मशीन लर्निंग[citation needed].
जबकि इसका प्राथमिक लक्ष्य लर्निंग को अमूर्त रूप से समझना है, कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी ने व्यावहारिक एल्गोरिदम के विकास को जन्म दिया है। उदाहरण के लिए, पीएसी थ्योरी ने बूस्टिंग (मेटा-एल्गोरिदम) को प्रेरित किया, वीसी थ्योरी ने वेक्टर मशीनों का समर्थन किया, और बायेसियन अनुमान ने विश्वास नेटवर्क को प्रेरित किया।
यह भी देखें
संदर्भ
- ↑ "ACL - Association for Computational Learning".
- ↑ Valiant, Leslie (1984). "सीखने वालों का एक सिद्धांत" (PDF). Communications of the ACM. 27 (11): 1134–1142. doi:10.1145/1968.1972. S2CID 12837541.
- ↑ Vapnik, V.; Chervonenkis, A. (1971). "घटनाओं की सापेक्ष आवृत्तियों और उनकी संभावनाओं के एकसमान अभिसरण पर" (PDF). Theory of Probability and Its Applications. 16 (2): 264–280. doi:10.1137/1116025.
- ↑ Solomonoff, Ray (March 1964). "आगमनात्मक अनुमान का एक औपचारिक सिद्धांत भाग 1". Information and Control. 7 (1): 1–22. doi:10.1016/S0019-9958(64)90223-2.
- ↑ Solomonoff, Ray (1964). "A Formal Theory of Inductive Inference Part 2". Information and Control. 7 (2): 224–254. doi:10.1016/S0019-9958(64)90131-7.
- ↑ Gold, E. Mark (1967). "सीमा में भाषा की पहचान" (PDF). Information and Control. 10 (5): 447–474. doi:10.1016/S0019-9958(67)91165-5.
सर्वेक्षण
- एंग्लुइन, डी. 1992. कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी: सर्वेक्षण और चयनित ग्रंथ सूची। कंप्यूटिंग के थ्योरी पर चौबीसवें वार्षिक एसीएम संगोष्ठी की कार्यवाही में (मई 1992), पृष्ठ 351-369। http://portal.acm.org/cation.cfm?id=129712.129746
- डी. हौसलर। संभवतः लगभग सही सीख। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आठवें राष्ट्रीय सम्मेलन की एएएआई-90 कार्यवाही में, बोस्टन, एमए, पृष्ठ 1101-1108। अमेरिकन एसोसिएशन फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, 1990। http://citeseer.ist.psu.edu/haussler90probable.html
वीसी आयाम
- वी. वापनिक और ए. चेर्वोनेंकिस। घटनाओं की सापेक्ष आवृत्तियों के उनकी संभावनाओं के समान अभिसरण पर। संभाव्यता का थ्योरी और उसके अनुप्रयोग, 16(2):264-280, 1971।
सुविधा चयन
- ए. धगट और एल. हेलरस्टीन, 'आईईईई सिम्प की कार्यवाही' में अप्रासंगिक विशेषताओं के साथ पीएसी सीखना। ऑन फ़ाउंडेशन ऑफ़ कंप्यूटर साइंस', 1994। http://citeseer.ist.psu.edu/dhagat94pac.html
प्रेरक अनुमान
- Gold, E. Mark (1967). "सीमा में भाषा की पहचान" (PDF). Information and Control. 10 (5): 447–474. doi:10.1016/S0019-9958(67)91165-5.
इष्टतम ओ संकेतन सीखना
- ओडेड गोल्डरेइच, डाना रॉन। सार्वभौमिक लर्निंग एल्गोरिदम पर। http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.47.2224
निगेटिव रिजल्ट्स
- एम. किर्न्स और लेस्ली वैलेंट। 1989. बूलियन फ़ॉर्मूले और परिमित ऑटोमेटा लर्निंग पर क्रिप्टोग्राफ़िक सीमाएँ। कंप्यूटिंग के थ्योरी पर 21वीं वार्षिक एसीएम संगोष्ठी की कार्यवाही में, पृष्ठ 433-444, न्यूयॉर्क। एसीएम. http://citeseer.ist.psu.edu/kearns89cryptographic.html
बूस्टिंग (मशीन लर्निंग)
- रॉबर्ट ई. शापिरे। कमजोर लर्निंग की क्षमता की ताकत. मशीन लर्निंग, 5(2):197-227, 1990 http://citeseer.ist.psu.edu/schapire90strength.html
अधिगम सीखना
- ब्लूमर, ए.; एरेनफुच्ट, ए.; हौसलर, डी.; मैनफ्रेड के. वारमुथ|वार्मथ, एम.के. ओकाम का रेजर Inf.Proc.Lett। 24, 377-380, 1987.
- ब्लूमर, ए.; एरेनफुच्ट, ए.; हौसलर, डी.; वार्मथ, एम.के. लर्निंग की क्षमता और वापनिक-चेरवोनेंकिस आयाम। एसीएम का जर्नल, 36(4):929-865, 1989।
शायद लगभग सही सीख
- एल. बहादुर। लर्निंग योग्य एक थ्योरी। एसीएम के संचार, 27(11):1134-1142, 1984।
त्रुटि सहनशीलता
- माइकल किर्न्स और मिंग ली। दुर्भावनापूर्ण त्रुटियों की उपस्थिति में सीखना. कंप्यूटिंग पर सियाम जर्नल, 22(4):807-837, अगस्त 1993। http://citeseer.ist.psu.edu/kearns93learning.html
- किर्न्स, एम. (1993)। सांख्यिकीय प्रश्नों से कुशल शोर-सहिष्णु शिक्षा। कंप्यूटिंग के थ्योरी पर पच्चीसवीं वार्षिक एसीएम संगोष्ठी की कार्यवाही में, पृष्ठ 392-401। http://citeseer.ist.psu.edu/kearns93efficient.html
समतुल्यता
- डी.हौसलर, एम.केर्न्स, एन.लिटलस्टोन और मैनफ्रेड के. वार्मथ|एम. वार्मथ, बहुपद लर्निंग की क्षमता के लिए मॉडलों की समतुल्यता, प्रोक। कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी पर पहली एसीएम कार्यशाला, (1988) 42-55।
- Pitt, L.; Warmuth, M. K. (1990). "भविष्यवाणी-संरक्षण न्यूनता". Journal of Computer and System Sciences. 41 (3): 430–467. doi:10.1016/0022-0000(90)90028-J.
इनमें से कुछ प्रकाशनों का विवरण कंप्यूटर विज्ञान#मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण प्रकाशनों की सूची में दिया गया है।
वितरण अधिगम थ्योरी
बाहरी संबंध
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