NLP08_learning分类、专家系统、逻辑推理、解决一个难题的思路

本文主要是介绍NLP08_learning分类、专家系统、逻辑推理、解决一个难题的思路,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

学习的重点是机器学习

学习部分可以分为专家系统和基于概率的系统

专家系统基于规则实现,概率系统是基于学习的方式做,比如通过深度学习和机器学习的模型
专家系统也叫做符号主义
概率系统也叫做连接主义

目前AI主流发展多的是基于概率的系统,但是专家系统这种解决思路还在大量使用,特别是在金融风控,没有数据的领域。

那什么时候该选择哪种系统呢?

如果数据量少或者没有时,使用专家系统,设计出一条条规则;

如果数据量大,那么使用概率统计系统

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BI系统:商业智能系统,有大量的数据,BI系统对数据进行整合,并通过数据找到规律,辅助人来进行决策
AI系统:帮助或者替代用户做决策。
所以AI系统和BI系统有很大区别,虽然都用到分析的方法
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专家系统工作流

首先要有一批领域内的专家,将他们的领域经验进行总结,
接着知识工程师将专家的知识进行编码,生成计算机能理解的知识,并保存到知识库中
然后是算法工程师,基于知识库来编写一些决策推理算法
最终面向用户,给实际客户提供决策

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专家系统的四个属性

处理不确定性:可以根据不同概率来执行不同操作
知识表示:将专家的经验转变成结构化的知识存储,比如知识图谱
可解释性:基于规则来做的系统
知识推理:根据知识来做出决策
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虽然说深度学习很火,但是他的可解释性差,因为你并不知道他到底是内部哪个环节导致系统做出这样一个判断
对于教育、医疗、金融领域,我们希望知道这个决策是怎么做出的,可能一个决策就决定很大一笔资金,所以还是偏向于使用专家系统,知道其系统为什么做出这种决策

逻辑推理

离散数学是专家系统里的一个重要学科

两种推理算法

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反向证明
要证D true,现在给出A和B is true
根据这些给出的rule进行推理,最终得到要证明A和B is true,因为AB is true, 所以得证
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专家系统的缺点

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风控案例

搭建规则引擎,规则引擎包含很多条规则。
不是说深度学习可以应用到所有领域
实际上很多模型和 方法还是采用基于规则的。反而深度学习用的并不多
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解决规则冲突,可以使用逻辑推理中的两种方法来解决,如果发现推理结果是错误的,那么就把导致推理错误的规则删除
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对于一个软件系统,只要时间允许完全可以搭建出来满足业务需求的系统

但是对于AI系统,很多问题是没有人遇到过的问题,可能这个系统并不能够搭建出来,如何一步一步把这个问题解决掉,这就考验一个AI工程师的能力

一步一步把问题拆分,来解决这个问题

解决一个难题的思路

第一步:找到一个类似的现有的经典问题
第二部:阅读相关文献,了解相似问题的一些不同的解决思路,可能某一个论文中就会出现一个解决思路,而这个解决思路就跟你现在遇到的问题特别接近,那么就可以用那种方法来解决你的难题

这篇关于NLP08_learning分类、专家系统、逻辑推理、解决一个难题的思路的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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