基于規(guī)則的人工智能vs機器學習
機器學習系統(tǒng)從過去的數(shù)據(jù)中學習并自主適應新情況,而基于規(guī)則的系統(tǒng)則依賴于人為干預進行任何修改。
什么是基于規(guī)則的人工智能?
基于規(guī)則的人工智能是一種基于一組預定規(guī)則的AI系統(tǒng)。這些規(guī)則是由人類創(chuàng)建的,并定義了系統(tǒng)在不同情況下將采取的行動。
例如,如果發(fā)生X,則應執(zhí)行Y?;谝?guī)則的人工智能本質(zhì)上是確定性的,這意味著它采用因果方法。
基于規(guī)則的人工智能模型需要基本的數(shù)據(jù)和信息才能成功運行,而且它們僅限于執(zhí)行編程的任務和功能。它們是機器人過程自動化的一種更高級的形式,可用于數(shù)據(jù)輸入、文檔分類和欺詐檢測等任務。
什么是機器學習?
來源:AnalyticsVidhya
機器學習是人工智能的一個分支,專注于使用數(shù)據(jù)和算法來模仿人類的學習方式。機器學習算法經(jīng)過訓練,可以根據(jù)過去的數(shù)據(jù)進行預測和分類,并隨著時間的推移逐漸提高準確性。
機器學習模型分為三個主要類別:監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。監(jiān)督學習包括使用標記數(shù)據(jù)訓練模型來進行預測。無監(jiān)督學習包括在未標記的數(shù)據(jù)中尋找模式,半監(jiān)督學習是兩者的結(jié)合。
機器學習算法通常使用加速解決方案開發(fā)的框架創(chuàng)建,例如TensorFlow和PyTorch。機器學習有廣泛的用例,包括自然語言處理、圖像識別和欺詐檢測。
基于規(guī)則的人工智能和機器學習的主要區(qū)別是什么?
基于規(guī)則的人工智能和機器學習的主要區(qū)別在于,基于規(guī)則的系統(tǒng)依賴于人類編碼的規(guī)則來做出決策,而機器學習系統(tǒng)則從過去的數(shù)據(jù)中學習,并自行適應新情況?;谝?guī)則的人工智能模型是確定性的,僅限于執(zhí)行編程的任務,而機器學習模型可以用于廣泛的任務和功能。
何時使用基于規(guī)則的模型?
基于規(guī)則的模型最適合于問題定義明確、輸入數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、規(guī)則清晰且易于理解的情況。對于可以分解為一系列邏輯步驟的問題,它們非常有效,在這些步驟中,可以根據(jù)一組if-then規(guī)則預測結(jié)果?;谝?guī)則的系統(tǒng)的例子包括醫(yī)療和法律領(lǐng)域的專家系統(tǒng)、金融領(lǐng)域的欺詐檢測系統(tǒng)以及客戶服務領(lǐng)域的聊天機器人。
在這些情況下,規(guī)則通常是固定的,不會頻繁更改,系統(tǒng)操作的數(shù)據(jù)相對簡單且結(jié)構(gòu)化。然而,基于規(guī)則的模型可能不適用于數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的或規(guī)則不斷變化的更復雜的問題,因為它們可能無法處理必要的靈活性和適應性。
什么時候使用機器學習?
機器學習非常適合問題復雜且輸入數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化、有噪聲或可變的情況。它還非常適合用于管理數(shù)據(jù)的規(guī)則或模式未知,但可以通過分析發(fā)現(xiàn)的情況。機器學習模型可以處理大量數(shù)據(jù),并可以識別復雜的模式和關(guān)系,這些模式和關(guān)系對人類分析師來說可能不會立即顯現(xiàn)出來。
它們可用于廣泛的應用,包括圖像和語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和預測分析。當問題是動態(tài)的,并且規(guī)則或模式隨時間變化時,機器學習模型特別有用。然而,機器學習模型需要大量高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù),并且可能需要大量的計算資源來進行訓練和推斷,這在某些情況下可能會成為采用的障礙。
結(jié)論
盡管基于規(guī)則的人工智能和機器學習都有其優(yōu)缺點,但兩者之間的選擇取決于具體的用例?;谝?guī)則的人工智能最適合于具有確定性且不需要適應新情況的任務,而機器學習最適合于需要適應和從過去數(shù)據(jù)中學習的任務。隨著人工智能的不斷發(fā)展,基于規(guī)則的系統(tǒng)和機器學習都將在塑造其未來方面發(fā)揮重要作用。
- 上一篇
人們不知道人工智能能做的十項任務
人工智能是21世紀最具決定性的發(fā)展之一,因為它正在塑造人類做任何事情的方式。希望人工智能可以做的10件驚人的事情能激起人們對不斷變化的人工智能世界的興趣。人工智能正在加速更多的新技術(shù)的發(fā)展,可以改善人類日常生活的新迭代和新想法的市場是巨大的。
- 下一篇
機器學習系統(tǒng)架構(gòu)的十個要素
在端到端機器學習工作流的各個階段,需要嵌入可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、模型質(zhì)量檢查、數(shù)據(jù)和概念漂移檢測,以確保機器學習系統(tǒng)本身是可靠且可信的。這些質(zhì)量控制的檢查包括描述統(tǒng)計學、整體數(shù)據(jù)形狀、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)重復、幾乎恒定的特征、統(tǒng)計測試、距離指標和模型預測質(zhì)量,等等。