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

來源:Megaputer

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。

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