Кіріспе

Машиналық оқыту теориясы

Компьютерлік ғылымда есептеулік оқыту теориясы (немесе жай ғана оқыту теориясы) – машиналық оқыту алгоритмдерін жобалау және талдауға арналған жасанды интеллектінің саласы.

Сауалнамалар

Англюин, Д., 1992 ж. Есептеулік оқыту теориясы: шолу және таңдалған библиография. Компьютерлік теория бойынша жиырма төртінші жылдық ACM симпозиумының материалдарында (1992 жылдың мамыр айы), 351–369 беттер. http://portal.acm.org/citation.cfm?id=129712.129746
Д. Хауслер. Шамамен дұрыс оқыту. AAAI 90, Жасанды интеллект бойынша сегізінші ұлттық конференцияның материалдары, Бостон, Массачусетс, 1101–1108 беттер. Жасанды интеллект американдық қауымдастығы, 1990. http://citeseer.ist.psu.edu/haussler90probably.html

Құралды таңдау

А. Дагат және Л. Хеллерштейн, "ПАК оқуы маңызды емес атрибуттармен", "IEEE Компьютерлік ғылымдар негіздері бойынша симпозиумның материалдары", 1994 ж. http://citeseer.ist.psu.edu/dhagat94pac.html

Оптималдық О-ны меңгеру

Одед Голдрейх, Дана Рон. Универсалды оқыту алгоритмдері. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.47.2224

Теріс нәтижелер

М. Кернс және Лесли Валиант. 1989 жыл. Бульдік формулалар мен шекті автоматтарды оқынудағы криптографиялық шектеулер. ACM есептеу теориясы бойынша 21-ші жылдық симпозиумының материалдарында, 433–444 беттер, Нью-Йорк. ACM. http://citeseer.ist.psu.edu/kearns89cryptographic.html

Қатеге төзімділік

Майкл Кернс және Минг Ли. Зиянды қателіктердің болуында оқыту. SIAM Journal on Computing, 22(4):807–837, 1993 жылдың тамызы. http://citeseer.ist.psu.edu/kearns93learning.html
Кернс, М. (1993). Статистикалық сұранымдар бойынша шуға төзімді тиімді оқыту. Есептеу теориясы бойынша ACM жиырма бесінші жылдық симпозиумының материалдары, 392–401 беттер. http://citeseer.ist.psu.edu/kearns93efficient.html

Теңдестік

Д. Хауслер, М. Кернс, Н. Литтлстон және М. Уормут, Полиномдық үйренілуге қабілетті модельдердің эквиваленттілігі, ACM есептеу оқыту теориясы бойынша 1-ші семинар материалдары, (1988) 42-55.