Es gibt eine enge Verbindung zwischen Machine Learning und Kompression: ein System, das die hinteren Wahrscheinlichkeiten einer Sequenz in seiner gesamten Geschichte prognostiziert, kann für optimale Daten-Kompression verwendet werden (indem sie arithmetische Codierung auf der Output-Verteilung verwenden), während ein optimaler Kompressor verwendet werden kann, um Vorhersage (indem sie das Symbol finden, das am besten komprimiert, angesichts der vorherigen Geschichte). Diese Äquivalenz wurde als Rechtfertigung für die Verwendung von Daten-Kompression als Maßstab für allgemeine Intelligenz verwendet.
Welche Art von Kompressor kann für die Vorhersage verwendet werden?
optimaler