Технология искусственного интеллекта на основе правил и модели машинного обучения широко используются для того, чтобы делать выводы на основе данных. Оба этих подхода имеют достоинства и недостатки. Несколько организаций изучают и реализуют задачи, связанные с искусственным интеллектом, для автоматизации бизнес-процессов, улучшения обновлений продуктов и улучшения рыночного опыта.
В этой статье представлены некоторые важные моменты, которые следует учитывать, прежде чем инвестировать в какой-либо из методов. Важно полагаться на правильную технологию искусственного интеллекта при разработке любого бизнес-требования — будь то разработка мобильных приложений или разработка программного обеспечения на заказ. Новые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, могут внести значительный вклад в развитие и повышение производительности. Именно поэтому ведутся постоянные дебаты и дискуссии по поводу использования этих технологий.
Что такое искусственный интеллект, основанный на правилах?
Система, которая реализует технологию ИИ с помощью модели, основанной на правилах, известна как система ИИ, основанная на правилах. Это установленный факт, что спрос на разработчиков ИИ растет с каждым днем. ИИ, основанный на правилах, дает заранее определенные результаты, основанные на наборе определенных правил, закодированных людьми. Эти системы представляют собой простые модели ИИ, в которых используется правило кодирования операторов «если-то».
Двумя основными компонентами моделей технологий искусственного интеллекта, основанных на правилах, являются «набор фактов» и «набор правил». Вы можете создать базовую модель ИИ с помощью этих двух компонентов.
Что такое машинное обучение?
Система, которая реализует искусственный интеллект посредством машинного глубокого обучения, называется моделью обучения. Система машинного обучения следует собственному набору правил, которые зависят от выходных данных. Это альтернативный метод решения некоторых проблем систем, основанных на правилах технологии ИИ. Системы машинного обучения учитывают только результаты экспертов или данные. Эти системы основаны на вероятностном подходе.
Разница между искусственным интеллектом на основе правил и машинным обучением
Вот некоторые из основных различий между ИИ на основе правил и системами машинного обучения:
1. Разработка заказного ПО на основе правил в моделях ИИ детерминистична, а системы машинного обучения вероятностны. Системы машинного обучения часто развиваются, развивают и адаптируют свою продукцию в соответствии с обучающими информационными потоками. Кроме того, они используют статистические правила, а не детерминированный подход.
2. Еще одно важное различие между искусственным интеллектом на основе правил и машинным обучением заключается в масштабе проекта. Модели разработки искусственного интеллекта на основе правил не масштабируемы. Принимая во внимание, что системы машинного обучения можно легко масштабировать в соответствии с потребностями разработки.
3. Системам машинного обучения требуется больше данных по сравнению с моделями, основанными на правилах. Модели технологии искусственного интеллекта, основанные на правилах, могут работать с простыми базовыми данными и информацией. С другой стороны, системам машинного обучения нужны полные детали демографических данных.
4. Еще одно ключевое различие между ИИ на основе правил и машинным обучением заключается в том, что системы ИИ на основе правил являются неизменяемыми объектами. Однако модели машинного обучения — это изменяемые объекты, которые позволяют предприятиям преобразовывать значение или данные с помощью изменяемых языков программирования, таких как java.
Когда использовать модели машинного обучения
· При смене темпа
· Когда доступна обработка чистого кодирования
· Когда простые правила неприменимы
Когда использовать модели технологии ИИ на основе правил
· Когда есть риск ошибки
· Когда вам нужны быстрые результаты
· Когда вы не планируете использовать машинное обучение
Вывод
Модели искусственного интеллекта и машинного обучения, основанные на правилах, имеют свои достоинства и недостатки. Решение о том, какой подход подходит для развития бизнеса, полностью зависит от контекста использования. Большинство бизнес-проектов начинаются с модели, основанной на правилах или выдержках, чтобы полностью понять и изучить бизнес. Между тем, системы машинного обучения рекомендуются в долгосрочной перспективе, поскольку они более управляемы для регулярного улучшения и улучшения с помощью подготовки данных и алгоритма.
По мере расширения мира огромных наборов данных важно выходить за рамки двоичных выходных данных, используя вероятностное правило, а не детерминированный подход технологии ИИ. Надежная и компетентная компания по разработке программного обеспечения может направить вас к методологии, соответствующей вашим уникальным бизнес-требованиям.
