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introduction.to.artificial.intelligence.-.10.-.learning.from.obe...

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Learning from Oberservations

Bernhard Beckert

UNIVERSITÄT KOBLENZ-LANDAU

Winter Term 2004/2005

B. Beckert: KI für IM – p.1

Outline

Learning agents

Inductive learning

Decision tree learning

B. Beckert: KI für IM – p.2

Learning

Reasons for learning

Learning is essential for unknown environments,

– when designer lacks omniscience –

Learning is useful as a system construction method,

– expose the agent to reality rather than trying to write it down –

Learning modiﬁes the agent’s decision mechanisms to

improve performance

B. Beckert: KI für IM – p.3

Learning

Reasons for learning

Learning is essential for unknown environments,

– when designer lacks omniscience –

Learning is useful as a system construction method,

– expose the agent to reality rather than trying to write it down –

Learning modiﬁes the agent’s decision mechanisms to

improve performance

B. Beckert: KI für IM – p.3

Learning

Reasons for learning

Learning is essential for unknown environments,

– when designer lacks omniscience –

Learning is useful as a system construction method,

– expose the agent to reality rather than trying to write it down –

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