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Learning classifier systems, or LCS, are a paradigm of rule-based machine learning methods that combine a discovery component (e.g. typically a genetic algorithm) with a learning component (performing either supervised learning, reinforcement learning, or unsupervised learning). Learning classifier systems seek to identify a set of context-dependent rules that collectively store and apply knowledge in a piecewise manner in order to make predictions (e.g. behavior modeling, classification, data mining, regression, function approximation, or game strategy). This approach allows complex solution spaces to be broken up into smaller, simpler parts.

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  • Learning classifier system
  • Learning Classifier System
  • Système de classeurs
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  • Ein Learning Classifier System (LCS) ist ein Verfahren des maschinellen Lernens, bei dem evolutionäre Algorithmen mit klassischen Lernalgorithmen kombiniert werden, um adaptive Systeme zu erzeugen. Diese Systeme basieren auf Regeln, die traditionell die Form der bedingten Anweisung (Wenn-Dann) aufweisen. Diese Regeln sollen das bestmögliche Verhalten aufgrund einer bestimmten Eingabe (engl. Input) ausführen. Sie werden dazu mit einem evolutionären Algorithmus angepasst. Prinzipiell sind vor allem die Pittsburgh-Type-LCS, in denen separate Populationen von Regeln angepasst werden, von den Michigan-Style-LCS zu unterscheiden. In letzteren werden einzelne Regeln evolviert und keine kompletten Regelsätze.
  • Un système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989
  • Learning classifier systems, or LCS, are a paradigm of rule-based machine learning methods that combine a discovery component (e.g. typically a genetic algorithm) with a learning component (performing either supervised learning, reinforcement learning, or unsupervised learning). Learning classifier systems seek to identify a set of context-dependent rules that collectively store and apply knowledge in a piecewise manner in order to make predictions (e.g. behavior modeling, classification, data mining, regression, function approximation, or game strategy). This approach allows complex solution spaces to be broken up into smaller, simpler parts.
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  • Learning classifier systems, or LCS, are a paradigm of rule-based machine learning methods that combine a discovery component (e.g. typically a genetic algorithm) with a learning component (performing either supervised learning, reinforcement learning, or unsupervised learning). Learning classifier systems seek to identify a set of context-dependent rules that collectively store and apply knowledge in a piecewise manner in order to make predictions (e.g. behavior modeling, classification, data mining, regression, function approximation, or game strategy). This approach allows complex solution spaces to be broken up into smaller, simpler parts. The founding concepts behind learning classifier systems came from attempts to model complex adaptive systems, using rule-based agents to form an artificial cognitive system (i.e. artificial intelligence).
  • Ein Learning Classifier System (LCS) ist ein Verfahren des maschinellen Lernens, bei dem evolutionäre Algorithmen mit klassischen Lernalgorithmen kombiniert werden, um adaptive Systeme zu erzeugen. Diese Systeme basieren auf Regeln, die traditionell die Form der bedingten Anweisung (Wenn-Dann) aufweisen. Diese Regeln sollen das bestmögliche Verhalten aufgrund einer bestimmten Eingabe (engl. Input) ausführen. Sie werden dazu mit einem evolutionären Algorithmus angepasst. Prinzipiell sind vor allem die Pittsburgh-Type-LCS, in denen separate Populationen von Regeln angepasst werden, von den Michigan-Style-LCS zu unterscheiden. In letzteren werden einzelne Regeln evolviert und keine kompletten Regelsätze.
  • Un système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989
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