Kecerdasan buatan berasaskan peraturan vs pembelajaran mesin

Sistem pembelajaran mesin belajar daripada data lepas dan menyesuaikan diri dengan situasi baharu secara autonomi, manakala sistem berasaskan peraturan bergantung pada campur tangan manusia untuk sebarang pengubahsuaian.

Apakah kecerdasan buatan berasaskan peraturan?

Kecerdasan buatan berasaskan peraturan ialah sistem AI berdasarkan set peraturan yang telah ditetapkan. Peraturan ini dicipta oleh manusia dan menentukan tindakan yang akan diambil oleh sistem dalam situasi yang berbeza.

Contohnya, jika X berlaku, Y harus dilaksanakan. AI berasaskan peraturan bersifat deterministik, bermakna ia memerlukan pendekatan sebab dan akibat.

Model AI berasaskan peraturan memerlukan data dan maklumat asas untuk berjalan dengan jayanya, dan ia terhad kepada melaksanakan tugas dan fungsi yang diprogramkan untuk dilakukan. Ia adalah bentuk automasi proses robotik yang lebih maju dan boleh digunakan untuk tugas seperti kemasukan data, klasifikasi dokumen dan pengesanan penipuan.

Apakah pembelajaran mesin?

Sumber: AnalyticsVidhya

Pembelajaran mesin ialah kecerdasan buatan Satu cabang sains yang memberi tumpuan kepada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar. Algoritma pembelajaran mesin dilatih untuk membuat ramalan dan klasifikasi berdasarkan data lepas, meningkatkan ketepatan secara beransur-ansur dari semasa ke semasa.

Model pembelajaran mesin dibahagikan kepada tiga kategori utama: pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran separa penyeliaan. Pembelajaran diselia melibatkan latihan model menggunakan data berlabel untuk membuat ramalan. Pembelajaran tanpa seliaan melibatkan pencarian corak dalam data tidak berlabel, dan pembelajaran separuh seliaan adalah gabungan kedua-duanya.

Algoritma pembelajaran mesin selalunya dibuat menggunakan rangka kerja yang mempercepatkan pembangunan penyelesaian, seperti TensorFlow dan PyTorch. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai kes penggunaan, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman imej dan pengesanan penipuan.

Apakah perbezaan utama antara kecerdasan buatan berasaskan peraturan dan pembelajaran mesin?

Perbezaan utama antara AI berasaskan peraturan dan pembelajaran mesin ialah sistem berasaskan peraturan bergantung pada peraturan yang dikodkan oleh manusia untuk membuat keputusan, manakala sistem pembelajaran mesin belajar daripada data lepas Belajar dan menyesuaikan diri kepada situasi baharu sendiri. Model AI berasaskan peraturan adalah deterministik dan terhad kepada melaksanakan tugas yang diprogramkan, manakala model pembelajaran mesin boleh digunakan untuk pelbagai tugas dan fungsi.

Bila hendak menggunakan model berasaskan peraturan?

Model berasaskan peraturan paling sesuai apabila masalah ditakrifkan dengan baik, data input berstruktur dan peraturannya jelas dan mudah difahami. Ia sangat berkesan untuk masalah yang boleh dipecahkan kepada satu siri langkah logik di mana hasilnya boleh diramalkan berdasarkan satu set peraturan jika-maka. Contoh sistem berasaskan peraturan termasuk sistem pakar dalam bidang perubatan dan undang-undang, sistem pengesanan penipuan dalam bidang kewangan dan chatbot dalam perkhidmatan pelanggan.

Dalam kes ini, peraturan biasanya ditetapkan dan tidak kerap berubah, dan data yang dikendalikan oleh sistem adalah agak mudah dan berstruktur. Walau bagaimanapun, model berasaskan peraturan mungkin tidak sesuai untuk masalah yang lebih kompleks di mana data tidak berstruktur atau peraturan sentiasa berubah, kerana mereka mungkin tidak dapat mengendalikan fleksibiliti dan kebolehsuaian yang diperlukan.

Bila hendak menggunakan pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin sangat sesuai untuk situasi yang masalahnya rumit dan data input tidak berstruktur, bising atau berubah-ubah. Ia juga sesuai untuk situasi di mana peraturan atau corak yang mengawal data tidak diketahui, tetapi boleh ditemui melalui analisis. Model pembelajaran mesin boleh memproses sejumlah besar data dan mengenal pasti corak dan perhubungan yang kompleks yang mungkin tidak dapat dilihat dengan serta-merta kepada penganalisis manusia.

Ia boleh digunakan dalam pelbagai aplikasi, termasuk pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, sistem pengesyoran dan analitik ramalan. Model pembelajaran mesin amat berguna apabila masalah adalah dinamik dan peraturan atau corak berubah mengikut masa. Walau bagaimanapun, model pembelajaran mesin memerlukan sejumlah besar data latihan berkualiti tinggi dan mungkin memerlukan sumber pengkomputeran yang signifikan untuk latihan dan inferens, yang mungkin bertindak sebagai penghalang kepada penerimaan dalam beberapa kes.

Kesimpulan

Sumber: Megaputer

Walaupun kedua-dua AI berasaskan peraturan dan pembelajaran mesin mempunyai kebaikan dan keburukan, pilihan antara keduanya bergantung pada kes penggunaan tertentu. AI berasaskan peraturan paling sesuai untuk tugasan yang bersifat deterministik dan tidak memerlukan penyesuaian kepada situasi baharu, manakala pembelajaran mesin paling sesuai untuk tugasan yang memerlukan penyesuaian dan pembelajaran daripada data lepas. Memandangkan kecerdasan buatan terus berkembang, kedua-dua sistem berasaskan peraturan dan pembelajaran mesin akan memainkan peranan penting dalam membentuk masa depannya.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan buatan berasaskan peraturan vs pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!