Обсуждение:Принцип эмпирической индукции Бэкона в машинном обучении

Материал из MachineLearning.

Работа над статьёй велась последовательно, с использованием методологии RAG и уточняющих промптов для улучшения стиля и структуры.

Содержание

1 Этап 1: Проектирование и RAG-контекст
2 Этап 2: Упрощение стиля и углубление структуры
3 Этап 3: Попытка автоматического исправления разметки
4 Этап 4: Ручная доработка

Этап 1: Проектирование и RAG-контекст

Для обеспечения максимального соответствия программе курса, в качестве контекста (Knowledge Base) модели на вход были поданы: 1. Исходный текст заготовки статьи от 2008 года на ML.ru. 2. PDF-презентация первой лекции К.В. Воронцова "Основные понятия машинного обучения".

Был сформулирован следующий первый системный промпт:

Роль: Ты — ведущий академический исследователь, эксперт на стыке машинного обучения (ML) и философии науки.

Задача: Написать глубокую и объемную статью "Принцип эмпирической индукции Бэкона в машинном обучении" для энциклопедии MachineLearning.ru. Формат: MediaWiki-разметка. Математику строго оборачивать в теги <tex>...</tex>. Модель: Gemini 3.1 Pro Preview. Ограничения и структура: 1. Введение: связь эмпирической индукции и парадигмы обучения по прецедентам. 2. Исторический контекст: Фрэнсис Бэкон, "Таблицы открытия" как прообраз датасетов. 3. Формализация идей: описать переход от философии к математике (выборка X^\ell, признаки f_j(x)). 4. Минимизация эмпирического риска: ЯВНО прописать формулу эмпирического риска Q(w) и функции потерь \mathcal{L}. 5. Автоматизация научного метода: провести аналогию шагов познания (Верификация Бэкона -> Обучение/ERM; Фальсифицируемость Поппера -> Кросс-валидация и ошибка на тесте X^k).

Этап 2: Упрощение стиля и углубление структуры

Первая версия статьи получилась излишне перегруженной сложной терминологией, а оглавление статьи выглядело слишком плоским. Был отправлен уточняющий промпт на реструктуризацию и упрощение языка.

Текст слишком перегружен тяжелыми философскими терминами. Перепиши статью, выполнив следующие требования:

1. Упрости язык изложения: сделай предложения короче и понятнее для студентов. Избавься от избыточного канцелярита, но полностью сохрани строгий математический аппарат. 2. Сделай структуру статьи более глубокой и разветвленной. Разбей основные разделы на подразделы (используя заголовки уровня === Подраздел ===), чтобы оглавление (содержание) статьи стало древовидным и подробным. 3. Оформи подразделы для "Таблиц открытия", математической формализации признаков, разбора "Идолов разума" и шагов Поппера/Бэкона.

Этап 3: Попытка автоматического исправления разметки

Модель частично проигнорировала правила форматирования формул MediaWiki. Был отправлен третий корректирующий промпт на расстановку тегов <tex>.

Проанализируй текст, который ты только что выдала. Ты проигнорировала правило о тегах <tex>! Из-за этого формулы отображаются на сайте как простой текст LaTeX.

Перепиши всю статью заново, выполнив требования: 1. Абсолютно все формулы, переменные (включая одиночные латинские буквы X, Y, a, w, M, h, l), индексы и математические знаки оберни в теги <tex>...</tex>. 2. Выключные формулы начни с двойного двоеточия: ::<tex>...</tex> 3. Замени все маркдаун-списки (-) на стандартные вики-звездочки (*).

Этап 4: Ручная доработка

Поскольку модель не смогла со 100% точностью расставить теги к одиночным переменным в тексте и упорно вставляла пробелы перед звёздочками списков, финальная разметка была скорректирована человеком вручную:

Из списков "Таблицы открытия" и "Идолы разума" были удалены лидирующие пробелы, что позволило избавиться от некорректных синих рамок на предпросмотре.
Оглавление перенесено на стандартную позицию слева (удален плавающий тег TOCright).
Все пропущенные переменные и индексы (включая одиночные $X$ , $Y$ , $a$ , $w$ , $M$ ) были вручную обёрнуты в теги <tex>...</tex>.
Проведена викификация терминов.
Раздел литературы оформлен с использованием шаблонов {{книга}}.