Den dagliga erfarenheten visar att i den verkliga världen är innebörden av många begrepp starkt beroende av något underförstått sammanhang, och förändringar i det sammanhanget kan orsaka radikala förändringar i begreppen. I detta dokument introduceras en metod för inkrementellt lärande i dynamiska miljöer där målbegreppen kan vara kontextberoende och kan förändras drastiskt över tid. Metoden har implementerats i ett system som kallas FLORA3. FLORA3 är mycket exitable i anpassning till förändringar i målkoncept och spårning koncept drift. Dessutom, genom att uttryckligen lagra gamla hypoteser och återanvända dem till partisk inlärning i nya sammanhang, har den förmågan att utnyttja erfarenheter från tidigare lärande. Detta ökar i hög grad systemets eektivitet i miljöer där sammanhangen kan upprepas med jämna mellanrum. I artikeln beskrivs de olika algoritmer som utgör metoden och rapporterar om flera experiment som visar FLORA3:s exibilitet i dynamiska miljöer.
Widmer m.fl. REF avslöjade från daglig erfarenhet att innebörden av många begrepp är starkt beroende av implicit sammanhang.
Effective Learning in Dynamic Environments by Explicit Context Tracking
{'venue': 'European Conference on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}