Öğrenme eğrisi - Learning curve

Diğer kullanımlar için bkz. Öğrenme eğrisi (belirsizliği giderme).
Bir konuya daha fazla zaman ayırdıkça bir görevde daha yetkin hale gelen bir örnek. Bu örnekte, yeterlilik ilk başta hızla artar, ancak daha sonraki aşamalarda azalan getiri.
Yaygın (ama kafa karıştırıcı) "dik öğrenme eğrisi" ifadesinin kastettiği şeye bir örnek. Konu çok zaman harcıyor ancak ilk başta yeterlilikte bir artış görmüyor.

Bir öğrenme eğrisi nasıl arasındaki ilişkinin grafiksel bir temsilidir Yetkin birisi bir görevde ve miktarı deneyim onlarda var. Yeterlilik (dikey eksende ölçülür) genellikle artan deneyimle (yatay eksen) artar, yani birisi bir görevi ne kadar çok yaparsa, o işi o kadar iyi yapar.[1]

Ortak ifade "dik bir öğrenme eğrisi"bir yanlış isim dik bir başlangıca sahip bir öğrenme eğrisi aslında hızlı ilerlemeyi temsil etse de, bir faaliyetin öğrenilmesinin zor olduğunu ve çok fazla çaba harcanmasının yeterliliği çok fazla artırmadığını öne sürmek.[2][3]

Öğrenme eğrileri belirli bir göreve veya bir bilginin gövdesi. Hermann Ebbinghaus İsim 1903'e kadar kullanılmamasına rağmen, ilk olarak 1885'te öğrenme psikolojisi alanında öğrenme eğrisini tanımladı.[4][5] 1936'da Theodore Paul Wright öğrenmenin üzerindeki etkisini tanımladı üretim maliyeti içinde uçak endüstrisi.[6] Bu formda birim maliyet karşı komplo toplam üretim, bazen denir deneyim eğrisi.

Psikolojide

Öğrenme eğrisini tanımlayan ilk kişi Hermann Ebbinghaus 1885'te. Testleri, bir dizi ezberlemeyi içeriyordu. saçma heceler ve bir dizi denemede başarının kaydedilmesi. Çeviri terimi kullanmaz öğrenme eğrisi- ama deneme numarasına karşı öğrenme diyagramları sunuyor. Ayrıca puanın düşebileceğini, hatta salınabileceğini de not ediyor.[3][7][8]

Terimin bilinen ilk kullanımı öğrenme eğrisi 1903'ten: "Bryan ve Harter (6), telgraf dilinin edinimi üzerine yaptıkları çalışmada, başlangıçta hızlı bir yükselişe sahip olan ve ardından daha yavaş bir öğrenme dönemi olan ve dolayısıyla dikey eksene dışbükey olan bir öğrenme eğrisi buldular. "[5][3]

Psikolog Arthur Bills, 1934'te öğrenme eğrilerinin daha ayrıntılı bir tanımını yaptı. Ayrıca, negatif hızlanma, pozitif hızlanma, platolar gibi farklı öğrenme eğrilerinin özelliklerini tartıştı. ogive eğriler. (Şekil 1)[9]

Ekonomide

1936'da, Theodore Paul Wright öğrenmenin üzerindeki etkisini tanımladı üretim maliyeti içinde uçak endüstrisi ve matematiksel bir model önerdi öğrenme eğrisi.[6]

1968'de Bruce Henderson of Boston Danışmanlık Grubu (BCG), Wright'ın öncülüğünü yaptığı Birim Maliyet modelini genelleştirdi ve özellikle Güç yasası bazen denen Henderson Yasası.[10] Bu özel versiyona deneyim eğrisi.[11][12]1970'lerde BCG tarafından yapılan araştırma, çeşitli endüstriler için yüzde 10 ila 25 arasında değişen deneyim eğrisi etkileri gözlemledi.[13]

Üretkenliğin ve verimliliğin ekonomik öğrenimi genellikle aynı türden deneyim eğrileri ve ilginç ikincil etkilere sahip. Verimlilik ve üretkenliğin iyileştirilmesi, bireyler için olduğu kadar tüm organizasyon veya endüstri veya ekonomi öğrenme süreçleri olarak düşünülebilir. Genel model, pratik olarak elde edilebilir metodoloji iyileştirme seviyesine ulaşıldıkça önce hızlanmak ve sonra yavaşlamaktır. Geliştirilmiş yöntemleri öğrenerek yerel çabayı ve kaynak kullanımını azaltmanın etkisi, paradoksal olarak, bir sonraki daha büyük ölçekli sistem üzerinde, genişlemesini kolaylaştırarak, genellikle ters gizli etkiye sahiptir veya ekonomik büyüme tartışıldığı gibi Jevons paradoksu 1880'lerde ve Khazzoom-Brookes Postülatı 1980'lerde.

Örnekler ve matematiksel modelleme

Öğrenme eğrisi, ima edilenler için temsili önlemlerin bir grafiğidir. öğrenme (yeterlilik veya bir sınıra doğru ilerleme) ile deneyim.

  • Yatay eksen temsil eder deneyim ya doğrudan zaman olarak (saat zamanı ya da faaliyette harcanan zaman) ya da zamanla (bir dizi deneme ya da üretilen toplam birim sayısı) ilgili olabilir.
  • Dikey eksen temsil eden bir ölçüdür öğrenme veya yeterlilik veya "verimlilik" veya "üretkenlik" için başka bir temsilci. Artan (örneğin, bir testteki puan) veya azalan (bir testi tamamlama süresi) olabilir. (Şekil 5)

Bir dizi denemede bir kişinin performansı için, eğri düzensiz olabilir, uzmanlık bir ortamda artar, azalır veya düzlenir. plato. (Şekil 1)

Çok sayıda bireysel denemenin sonuçları, ortalama daha sonra düzgün bir eğri oluşur ve bu genellikle bir matematiksel fonksiyon. (İncir. 2)

  • Şekil 3: S-Eğrisi veya Sigmoid Fonksiyonu

  • Şekil 4: Üstel büyüme

  • Şekil 5: Üstel yükselme veya limite düşme

  • Şekil 6: Güç Yasası

Birkaç ana işlev kullanılmıştır:[14][15][16]

  • S-Eğrisi veya Sigmoid işlevi tüm öğrenme eğrilerinin idealize edilmiş genel şeklidir, ilk başta yavaşça biriken küçük adımlar, ardından daha büyük adımlar ve daha sonra, öğrenme etkinliği sınırına ulaştıkça art arda daha küçük adımlar gelir. Bu, bir şeyin keşfedilmesinden öğrenilecek olanın sınırına kadar takip edilen normal ilerlemeyi idealleştirir. Öğrenme eğrilerinin diğer şekilleri (4, 5 ve 6), tam uzunlukları olmadan S-eğrilerinin bölümlerini gösterir.
Bu durumda, yeterlilik gelişimi yavaş başlar, ardından hızla artar ve nihayet düzeye geçer. (Şek. 3)
  • Üstel büyüme
Yeterlilik, olduğu gibi sınırsız artabilir Üstel büyüme (Şekil 4)
  • Üstel artış veya sınıra düşme
Yeterlilik, bir kapasitörün şarj olduğu veya deşarj ettiği bir sınıra üssel olarak yaklaşabilir (Üstel bozulma ) bir direnç aracılığıyla. (Şekil 5)
Becerideki veya bilginin tutulmasındaki artış, ilk denemeler sırasında hızla maksimum oranına yükselebilir ve ardından kademeli olarak düzensizleşebilir; bu, deneğin becerisinin daha sonraki her tekrarla fazla gelişmediği ve zamanla daha az yeni bilgi kazanıldığı anlamına gelir.
Bu, görünüş olarak bir Üstel bozulma işlevidir ve neredeyse her zaman maliyet gibi azalan bir performans ölçütü için kullanılır. (Şekil 6) Ayrıca, logaritma karşı yeterlilik logaritma Deneyimin sonucu düz bir çizgidir ve genellikle bu şekilde sunulur.


Bir Güç Yasası ile Toplam Üretime karşı Birim Maliyet grafiğinin özel durumu, deneyim eğrisi: matematiksel işlev bazen denir Henderson Yasası.
Bu öğrenme eğrisi biçimi, endüstride maliyet tahminleri için yaygın olarak kullanılmaktadır.[17]

Makine öğreniminde

Daha fazla bilgi: Öğrenme eğrisi (makine öğrenimi)

Performansı deneyimle ilişkilendiren grafikler yaygın olarak kullanılmaktadır. makine öğrenme. Performans, hata oranı veya doğruluktur. öğrenme sistem, deneyim, öğrenme için kullanılan eğitim örneklerinin sayısı veya kullanılan yineleme sayısı olabilir. optimize etme sistem modeli parametreleri.[18] Makine öğrenme eğrisi, farklı algoritmaları karşılaştırmak da dahil olmak üzere birçok amaç için kullanışlıdır.[19] tasarım sırasında model parametrelerinin seçilmesi,[20] yakınsamayı iyileştirmek için optimizasyonu ayarlama ve eğitim için kullanılan veri miktarını belirleme.[21]

Daha geniş yorumlar

Başlangıçta tanıtıldı eğitici ve davranış psikolojisi terim, zaman içinde daha geniş bir yorum ve "deneyim eğrisi", "gelişme eğrisi", "maliyet iyileştirme eğrisi", "ilerleme eğrisi", "ilerleme işlevi", "başlangıç ​​eğrisi" ve "verimlilik eğrisi gibi ifadeler edinmiştir. "genellikle birbirinin yerine kullanılır. Ekonomide konu "oranlardır"gelişme ", gelişim, değişen ilerleme oranlarına sahip bütün bir sistem öğrenme sürecini ifade ettiği için. Genel olarak, tüm öğrenme görüntüleri artımlı değişim zamanla, ancak bir "S" eğrisi Gözlemin zaman ölçeğine bağlı olarak farklı görünümleri olan. Şimdi aynı zamanda evrim teorisi ile de ilişkilendirildi. noktalı denge ve diğer tür devrimci değişim karmaşık sistemlerde genel olarak yenilik, Örgütsel davranış ve yönetim diğer alanların yanı sıra grup öğrenimi.[22] Hızla ortaya çıkan bu yeni form süreçleri, gözlemlenebilir olduğunda hızlanan ve yavaşlayan değişen oranların eğrilerini sergileyen sistemlerin kendi içindeki karmaşık öğrenmeyle gerçekleşiyor gibi görünmektedir.

Genel öğrenme sınırları

Öğrenme eğrileri, olarak da adlandırılır deneyim eğrileri, genel olarak kaynaklar ve teknolojiler için çok daha geniş doğal sınırlar konusuyla ilgilidir. Bu tür sınırlar genellikle, herhangi bir işlemi veya ürünü mükemmelleştirmenin veya ölçümleri mükemmelleştirmenin iyi bilinen sınırları gibi, işleri daha verimli bir şekilde nasıl yapacağına dair öğrenmeyi yavaşlatan artan karmaşıklıklar olarak kendini gösterir.[23] Bu pratik deneyimler, termodinamiğin ikinci yasası genel olarak atık azaltma sınırları için. İsrafı ortadan kaldırmak için şeyleri mükemmelleştirmenin sınırlarına yaklaşmak, ilerleme sağlamak için geometrik olarak artan çabayı karşılar ve öğrenme deneyimini değiştiren görülen ve görülmeyen tüm faktörlerin çevresel bir ölçüsünü sağlar. Her ne kadar azalsa da olumlu sonuçlar devam ettirilmesine rağmen artan çabaya rağmen işleri mükemmelleştirmek daha da zor hale geliyor. Öğrenmedeki zorluklardan kaynaklanan aynı tür yavaşlayan ilerleme, yararlı teknolojilerin ve bunlara uygulanan karlı pazarların sınırlarında da ortaya çıkmaktadır. Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi ve yazılım geliştirme döngüleri ). Geriye kalan pazar segmentleri veya kalan potansiyel verimlilikler veya verimlilikler, birbirini takip eden daha az uygun biçimlerde bulunur.

Verimlilik ve gelişme eğrileri, genellikle işleri daha kolay bulmaya karşılık gelen ilk büyük adımlardan oluşan iki aşamalı bir süreci izler ve ardından işleri daha zor bulmaya yönelik daha küçük adımlar izler. Öğrenmeyi kolaylaştıran atılımları takip eden öğrenme patlamalarını ve ardından öğrenmeyi daha da zorlaştıran, belki de bir durma noktasına doğru olan kısıtlamaları karşılamayı yansıtır.

  • Doğal Limitler Bölgedeki temel çalışmalardan biri, kaynak geliştirme veya diğer çabalar için tüm sistem sınırlarına işaret ederek, genel olarak ister fiziksel ister finansal olsun, yatırımların getirilerinin azalmasıyla ilgilidir. Bunlardan en çok çalışılanlar olabilir Yatırılan Enerjinin Enerji Getirisi veya EROEI, uzun uzadıya bir Dünya Ansiklopedisi makalesi ve içinde OilDrum makale ve dizi olarak da anılır Hubert eğrileri. Enerji üretmek için gereken enerji, harcanan çabayla bağlantılı olarak kalan enerji kaynaklarını nasıl yararlı hale getireceğimizi öğrenmedeki zorluğumuzun bir ölçüsüdür. Yatırım yapılan enerjinin enerji getirisi, doğal kaynak limitleri ve artan yatırım nedeniyle bir süredir sürekli olarak düşüyor. Enerji, bir şeyleri gerçekleştirmek için hem doğanın hem de bizim ana kaynağımızdır. Azalan getiri noktası, yatırımın artmasının kaynağı daha pahalı hale getirmesidir. Doğal sınırlara yaklaşıldıkça, kolay kullanılan kaynaklar tükenmekte ve yerine daha fazla komplikasyonu olanların kullanılması gerekmektedir. EROI'yi sürekli olarak azaltan çevresel bir sinyal, sistemimizde tüm sistem sınırlarına yaklaşıldığını gösterir. kabiliyet bir şeyler yapmak için.
  • Yararlı Doğal Sınırlar EROEI, yatırılan çabanın getirisini R / I veya öğrenme ilerlemesi. Ters I / R ölçüleri öğrenme zorluğu. Basit fark şudur: R sıfıra yaklaşırsa R / I de olur, ancak I / R sonsuza yaklaşır. Öğrenme ilerlemesini sınırlamak için zorluklar ortaya çıktığında, sınır faydalı getirileruR'ye yaklaşılır ve R-uR sıfıra yaklaşır. faydalı öğrenmenin zorluğu I / (R-uR), giderek zorlaşan görevler çabayı verimsiz hale getirdiğinden sonsuzluğa yaklaşır. Bu noktaya, yalnızca sürdürülemez bir çabayla ertelenebilen, belirli bir zamanda dikey bir asimptot olarak yaklaşılır. Yeterli yatırımın yapıldığı bir noktayı tanımlar ve görev tamamlandıgenellikle aynı olması planlanmıştır. görev tamamlandı. Planlanmamış görevler için, ya önceden görülebilir ya da beklenmedik bir şekilde keşfedilebilir. Yararlılık ölçüsü, uR, yalnızca öngörülmedikçe meydana geldiklerinde ölçülebilen çevresel tepkilerin karmaşıklığından etkilenir.

Kültürde

"Dik öğrenme eğrisi"

İfade dik öğrenme eğrisi zıt anlamlarla kullanılır. Dahil olmak üzere çoğu kaynak Oxford ingilizce sözlük, İngiliz Dili Amerikan Miras Sözlüğü, ve Merriam-Webster’ın Collegiate Sözlüğü, bir öğrenme eğrisini becerinin kazanılma oranı olarak tanımlayın, bu nedenle dik bir artış, beceride hızlı bir artış anlamına gelir.[2][24]Bununla birlikte, terim genellikle zor bir başlangıç ​​öğrenme süreci anlamında ortak İngilizcede kullanılır.[3][24]

Muhtemelen, yaygın İngilizce kullanımı eğrinin tırmanılacak bir tepe olarak metaforik yorumundan kaynaklanmaktadır. (Daha dik bir tepe başlangıçta zordur, hafif bir eğim daha az gergindir, ancak bazen oldukça sıkıcıdır. Buna göre, eğrinin şekli (tepe) toplam miktarı göstermeyebilir. iş gereklidir. Bunun yerine hırs, kişilik ve öğrenme tarzıyla ilgili bir tercih meselesi olarak anlaşılabilir.)

  • Şekil 9: Kısa ve uzun öğrenme eğrileri

  • Şekil 10: Ürün A, daha düşük işlevselliğe ve kısa bir öğrenme eğrisine sahiptir. Ürün B daha fazla işlevselliğe sahiptir ancak öğrenmesi daha uzun sürer

Dönem öğrenme eğrisi anlamları ile kolay ve zor gibi sıfatlarla tanımlanabilir kısa ve uzun ziyade dik ve sığ.[2] İki ürün benzer işlevselliğe sahipse, "dik" eğriye sahip ürün muhtemelen daha iyidir, çünkü daha kısa sürede öğrenilebilir. (Şekil 9) Öte yandan, iki ürün farklı işlevlere sahipse, biri kısa eğri (öğrenmek için kısa bir süre) ve sınırlı işlevsellik, bir uzun eğri (öğrenmesi uzun bir süre) ve daha fazla işlevsellik. (Şekil 10)

Örneğin, Windows programı Not defteri öğrenmesi son derece basittir, ancak bundan sonra çok az şey sunar. Diğer uçta ise UNIX terminal editörü vi veya Vim Öğrenmesi zor olan, ancak kullanıcı onu nasıl kullanacağını öğrendikten sonra geniş bir özellik yelpazesi sunar.[25]

"Dik bir öğrenme eğrisinde"

Ben Zimmer "dik bir öğrenme eğrisi üzerinde" teriminin kullanımını tartışır Downton Manastırı 20. yüzyılın başlarında geçen ve esas olarak terimin kullanımının bir terim olup olmadığına odaklanan bir televizyon dizisi anakronizm. "Downton Abbey'nin olası varisi ve şimdi mülkün ortak sahibi Matthew Crawley, 'Downton'a geldiğimden beri zorlu bir öğrenme eğrisindeyim' diyor. Bununla Downton'un yollarını öğrenmekte zorlandığını kastediyor. Ne yazık ki insanlar 1970'lere kadar bu şekilde konuşmaya başlamadılar. "[3][26][27]

Zimmer ayrıca, popüler kullanımın dik gibi zor teknik anlamın tersine çevrilmesidir. İlk kullanımını tanımlar dik öğrenme eğrisi 1973 ve çetin 1978 olarak yorumlama.

Video oyunlarında zorluk eğrileri

Öğrenme eğrileri fikri genellikle şu dile çevrilir: video oyunu Bir "zorluk eğrisi" olarak oynanış, oyuncunun oyun boyunca ilerledikçe oyunun ne kadar zorlaşabileceğini ve oyuncunun ya oyunda daha yetkin olmasını, oyunun mekaniklerini daha iyi anlamasını ve / veya zaman geçirmesini gerektiren "bileme "karakterlerini geliştirmek için. Doğru zorluk eğrisini oluşturmak, oyun dengesi bir başlık içinde. Eğitim ortamlarındaki öğrenme eğrilerinde olduğu gibi, zorluk eğrileri çok sayıda şekle sahip olabilir ve oyunlar, oyunu daha zor veya daha kolay hale getirmek için bu eğrinin şeklini varsayılanına göre değiştiren çeşitli zorluk seviyeleri sağlayabilir.[28][29] Optimal olarak bir video oyunu oyuncuların yeteneği ile yazışmalarda artış. Oyunlar ne çok zorlu, ne çok karmaşık ne de tesadüfi olmamalıdır.[30] Oyuncular, bir oyun kazanılabilir olarak görüldüğü müddetçe oynamaya devam edeceklerdir, ancak tam anlamıyla böyle olmayabilir. Bu nedenle denir kazanılabilirlik yanılsaması. Bir kazanılabilirlik yanılsaması yaratan şey, azalan önem sırasına göre, çatışmadan kaynaklanan iç değer (oyuncuların kendi hedeflerine ulaşma yolunu bulma becerisiyle kazanılan oyun tarafından bir saygı duygusu) tarafından tanımlanır (Oyunculara hedefleri anlam verir. Oyuncular tarafından gerçek bir düşmanlık olabilen ya da şu şekilde hikayeye dayalı gerilimden kaynaklanan beceri veya bilgi eksikliği sağlanır. dünya binası. İkincisi, bir oyunda ilerlemek için çok önemli değildir.[31]) ve örneğin kaynakları kısıtlayarak oyuncuları cezalandıran ve ödüllendiren farklı oyun terimleri. Oyuncular, oyunlarının gerçekleştiği canlı dünyayı hayal etmelidir.[32] Hideo Kojima "Eğer oyuncu dünyanın gerçek olduğuna inanmak için kandırılmadıysa, oyunu yapmanın bir anlamı yok" diyor.[33]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Karşılaştırmak: "Öğrenme eğrisi". İşletme Sözlüğü. Alındı 8 Aralık 2018. Sağduyu ilkesinin grafik temsili, bir şeyi ne kadar çok yapar o kadar iyi yapar. Öğrenme eğrisi, bir görevi yerine getirmedeki iyileşme oranını zamanın bir fonksiyonu olarak veya ortalama maliyetteki değişim oranını (saat veya dolar cinsinden) kümülatif çıktının bir fonksiyonu olarak gösterir.
  2. ^ a b c "Öğrenme Eğrisinde Erken Laparoskopik Kolon Rezeksiyonu", Ann. Surg. 2006 Haziran; 243 (6): 730–737, bkz. "Tartışmalar" bölümünde, Dr. Smith'in "dik öğrenme eğrisi" teriminin kullanımıyla ilgili yorumu: "Birincisi, anlambilim. Dik bir öğrenme eğrisi, kısa sayıda denemede yeterlilik kazandığınız yerdir. Bu, eğrinin dik olduğu anlamına gelir. Anlamsal olarak düşünüyorum. gerçekten uzun veya uzun bir öğrenme eğrisinden bahsediyoruz. Bunun ince bir ayrım olduğunu biliyorum, ancak bu noktaya varma fırsatını kaçıramam. "
  3. ^ a b c d e http://www.visualthesaurus.com/cm/wordroutes/a-steep-learning-curve-for-downton-abbey/ Ben Zimmer, 8 Şubat 2013
  4. ^ https://books.google.com/books?id=oRSMDF6y3l8C&printsec=frontcover Sayfa 42, Şekil 2
  5. ^ a b https://books.google.com/books?id=ikEMAAAAIAAJ&q=%22learning+curve%22#v=snippet&q=%22learning%20curve%22&f=false Amerikan Psikoloji Dergisi, Cilt 14 1903, Granville Stanley Hall, Edward Bradford Titchene
  6. ^ a b Wright, T.P., "Uçak Maliyetini Etkileyen Faktörler", Havacılık Bilimleri Dergisi, 3 (4) (1936): 122–128. Erişildi [1]
  7. ^ "Psikoloji Tarihinde Klasikler - Ebbinghaus'a Giriş (1885/1913), R. H. Wozniak". psychclassics.yorku.ca.
  8. ^ https://books.google.com/books?id=oRSMDF6y3l8C&printsec=frontcover sayfa 42, Şekil 2
  9. ^ Faturalar, A.G. (1934). Genel deneysel psikoloji. Longmans Psikoloji Serisi. (sayfa 192-215). New York, NY: Longmans, Green and Co.
  10. ^ "Henderson Yasası nedir?". Henderson Yasası. Alındı 2020-06-02.
  11. ^ https://www.bcgperspectives.com/content/Classics/strategy_the_experience_curve/ BCJ 1968
  12. ^ Grant, Robert M. (2004), Çağdaş strateji analizi, BİZE., İngiltere, Avustralya, Almanya: Blackwell yayıncılığı, ISBN  1-4051-1999-3
  13. ^ Hax, Arnoldo C .; Majluf, Nicolas S. (Ekim 1982), "Rekabetçi maliyet dinamikleri: deneyim eğrisi", Arayüzler, 12 (5): 50–61, doi:10.1287 / inte.12.5.50.
  14. ^ http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=3420&context=compsci Beceri edinme mekanizmaları ve uygulama kanunu Newell 1980
  15. ^ Ritter, F. E. ve Schooler, L. J. Öğrenme eğrisi. İçinde Uluslararası Sosyal ve Davranış Bilimleri Ansiklopedisi (2002), 8602-8605. Amsterdam: Bergama
  16. ^ http://www.bgu.ac.il/~akarniel/pub/LeibowitzetalJMP2010.pdf
  17. ^ "Arşivlenmiş kopya" (PDF). Arşivlenen orijinal (PDF) 2013-07-18 tarihinde. Alındı 2013-03-17.CS1 Maint: başlık olarak arşivlenmiş kopya (bağlantı) Savunma Bakanlığı El Kitabı Sayı 5000.2-M, savunma programlarının maliyetlendirilmesi için öğrenme eğrilerinin kullanılmasını zorunlu kılar (değişken üretim maliyetleri)
  18. ^ Sammut, Claude; Webb, Geoffrey I. (Ed.) (2011-03-28). Makine Öğrenimi Ansiklopedisi (1. baskı). Springer. s. 578. ISBN  978-0-387-30768-8.CS1 bakimi: ek metin: yazarlar listesi (bağlantı)
  19. ^ Madhavan, P.G. (1997). "Zaman Serisi Tahmini için Yeni Bir Tekrarlayan Sinir Ağı Öğrenme Algoritması" (PDF). Journal of Intelligent Systems. s. 113 fiekil 3.
  20. ^ "Makine Öğrenimi 102: Pratik Öneriler". Öğretici: Scikit-learn ile Astronomi için Makine Öğrenimi.
  21. ^ Meek, Christopher; Thiesson, Bo; Heckerman, David (Yaz 2002). "Model Tabanlı Kümelemeye Uygulanan Öğrenme Eğrisi Örnekleme Yöntemi". Makine Öğrenimi Araştırmaları Dergisi. 2 (3): 397. Arşivlenen orijinal 2013-07-15 tarihinde.
  22. ^ Connie JG Gersick 1991 "Devrimci Değişim Teorileri: Sıçramalı Denge Paradigmasının Çok Düzeyli Bir Keşfi" The Academy of Management Review, Cilt. 16, No. 1 s. 10-36 1
  23. ^ Petley Brian W. (1988). "Ölçümde Kesinlik ve Doğruluk Sınırlarına Doğru". Teknolojik Dünyada Fizik (88): 291. Bibcode:1988ptw..conf..291P.
  24. ^ a b "Dik öğrenme eğrileri". 2009-07-16.
  25. ^ http://unix.rulez.org/~calver/pictures/curves.jpg Görünüşe göre http://blogs.msdn.com/b/steverowe/archive/2004/11/17/code-editor-learning-curves.aspx Kod Düzenleyici Öğrenme Eğrileri SteveRowe 17 Kasım 2004 19:59
  26. ^ http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=3767 "Downton Abbey" anakronizmleri: nitpickery'nin ötesinde, Ben Zimmer, 13 Şubat 2012
  27. ^ http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=3767 J Oliver'ın yorumu: Üçüncü Sezon, bölüm 5
  28. ^ Larsen, Jimmy Marcus (24 Mayıs 2010). "Zorluk Eğrileri". Gamasutra. Alındı 3 Şubat 2020.
  29. ^ Aponte, Maria-Virginia; Levieux, Guillaume; Natkin, Stéphane (2009). "Tek Oyunculu Video Oyunlarında Zorluk Düzeyini Ölçeklendirme" (PDF). Natkin, S .; Dupire, J. (editörler). Bilgisayar Bilimlerinde Ders Notları. Uluslararası Eğlence Bilişim Konferansı 2009. 5709. Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-642-04052-8_3. Alındı 3 Şubat 2020.
  30. ^ Ruggill, Judd Ethan; McAllister, Ken S. (11 Mayıs 2011). "İş". Oyun Önemlidir: Sanat, Bilim, Büyü ve Bilgisayar Oyun Ortamı. Alabama Üniversitesi Yayınları. s. 89. ISBN  978-0-8173-1737-9.
  31. ^ J.P. Wolf, Mark (12 Mayıs 2020). Dünya İnşasında Dünya İnşa Ediciler: Alt Yaratmanın Keşfi. Taylor ve Francis. s. 67. ISBN  978-0-429-51601-6.
  32. ^ Van Eck, Richard (31 Mayıs 2010). "Temel Aktif İlke Olarak İleri Besleme". Oyun ve Biliş: Öğrenme Bilimlerinden Teoriler ve Uygulamalar: Öğrenme Bilimlerinden Teoriler ve Uygulamalar. IGI Global. s. 112–115. ISBN  978-1-61520-718-3.
  33. ^ Holmes Dylan (2012). "Kesik Sahnelerin Yükselişi". Sonsuza Kadar Zihin Yolculuğu: Video Oyunlarında Hikaye Anlatma Tarihi. Dylan Holmes. s. 83. ISBN  978-1-4800-0575-4.

Dış bağlantılar