С появлением искусственного интеллекта на рынок пришло много новых концепций. Будь то приложения компьютерного зрения или диалоговые боты для обслуживания клиентов, ИИ изменил различные аспекты глобального сектора. Вероятно, системы на основе правил и решения для машинного обучения являются другими важными аспектами ИИ, которые набирают огромную популярность в цифровую эпоху.

Все мы знаем, что машины не наследуют способности к самопониманию. Их нужно научить, чтобы сделать их умными и автоматизированными. Вот где вступает в игру концепция обучения на основе правил и машинного обучения! И системы, основанные на правилах, и решения для машинного обучения анализируют неструктурированные данные, а затем предлагают идеи. Однако путаницу между обучением на основе правил и машинным обучением можно увидеть в любой другой организации.

Так как же выбрать лучшее из двух? Собственно, об этом и наш блог! Сегодня мы проведем сравнение между обучением на основе правил и машинным обучением, чтобы вы могли выбрать лучшее для своего предприятия! Но обо всем по порядку.

До появления ИИ и машинного обучения мировые компании использовали системы, основанные на правилах, для создания умных машин. Проще говоря, систему, основанную на правилах, можно определить как надежную модель ИИ, которая работает по определенным правилам, заданным разработчиком. Система рассматривает различные ситуации, а затем предлагает наилучшие результаты на основе правил, заданных пользователем.

Вы можете использовать операторы If и Then для создания эффективных систем на основе правил в зависимости от ваших потребностей. Также исключается возможность ошибок в системах, основанных на правилах, они работают только по заданным вами правилам. Однако многие предприятия также считают это недостатком этих приложений ИИ.

Что такое машинное обучение?

Еще одно самое популярное и актуальное приложение ИИ — машинное обучение. Если вы считаете систему, основанную на правилах, интеллектуально ограниченной, то решение для машинного обучения можно рассматривать как адаптивное обучение. Решение для машинного обучения анализирует вводимые пользователем данные, а затем предоставляет наилучшие результаты.

Поскольку решение для машинного обучения постоянно учится на входных данных пользователей, результаты также улучшаются с каждым вариантом использования. Это означает, что вы можете получить наиболее точный прогноз через некоторое время с помощью решения для машинного обучения. Это то, что становится основой рекомендательных систем, используемых в Amazon, Facebook или Netflix. Кроме того, не забывайте, что решения для машинного обучения учатся сами по себе, а это значит, что вам не нужно указывать какие-либо правила или алгоритмы, чтобы сделать их автоматизированными и умными!

Основанное на правилах и машинное обучение — ключевые отличия

Теперь, когда вы знаете оба термина, давайте быстро проведем различия, разделяющие системы на основе правил и решения для машинного обучения.

Главный фактор, который необходимо учитывать в битве между машинным и основанным на правилах обучением, — это модель обучения. Если вам нужен детерминированный подход для вашего индивидуального решения ИИ, выбор системы на основе правил — лучший выбор. С другой стороны, решение для машинного обучения всегда предлагает вероятностный подход. Но что это значит?

Ну, это просто означает, что система, основанная на правилах, будет анализировать входные данные и правила, чтобы предсказать, может ли быть достигнут данный результат или нет. Напротив, решение для машинного обучения будет учиться на входных данных пользователя, чтобы предсказать наилучший возможный результат для определенного условия. Например, если человек взял кредит в банке, с помощью подхода, основанного на правилах, мы можем предсказать, будет ли пользователь платить кредит или нет. С помощью решения ML мы можем знать, сколько кредита клиент погасит и в какое время!

Еще один важный фактор, который следует учитывать в битве между машинным обучением и правилами, — это использование корпоративного ИИ-решения. Вам нужно очень четко представлять, где вы будете использовать свою систему искусственного интеллекта, поскольку это напрямую повлияет на выбор вашей техники манипулирования данными.

Вот некоторые из приложений решения на основе правил и машинного обучения.

Использование систем, основанных на правилах:

  • Предсказание правильного диагноза врачам
  • Играть в онлайн-игру
  • Тестирование программного обеспечения
  • Автоматизация производственных процессов

Использование решения для машинного обучения:

Следовательно, с этими точками можно легко провести различие между обучением на основе правил и машинным обучением и выбрать лучшее для своего бизнеса.

Часто можно увидеть, что системы, основанные на правилах, считаются менее гибкими, чем системы машинного обучения. Однако их внутренняя работа работает совсем по-другому. В битве основанного на правилах и машинного обучения система, основанная на правилах, побеждает благодаря упрощенной работе. Мы все знаем, что правила определяются в подходе, основанном на правилах, и это становится рабочей основой. Можно легко предсказать результат или даже обновить правила, если у него есть к ним доступ.

Однако в решениях для машинного обучения модели работают анонимно, и, следовательно, пользователь не может получить никакого представления о результате. Кроме того, выходные данные также различаются для каждого варианта использования. Например, в Netflix или Spotify предложения будут разными для разных пользователей в зависимости от их прошлого опыта и шаблонов просмотра. Вот почему работа машинного обучения немного сложна и непредсказуема!

Возможно, вы знаете, что в системе, основанной на правилах, требования к данным обычно невелики, поскольку она работает исключительно с параметрами, предоставленными вами. Однако это не относится к решениям для машинного обучения!

Решение для машинного обучения работает с огромным набором данных, а затем предлагает результаты на основе полученных знаний. Например, если ваш тип данных ограничен некоторыми значениями (например, названием города/штата), то лучше всего использовать системы, основанные на правилах. Тогда как в случае с рекомендациями лучше всего сработает машинное обучение!

Еще один важный фактор, который необходимо учитывать при сравнении машинного обучения на основе правил, — это потребности вашего проекта. Вы должны четко понимать свой проект и бизнес-потребности, прежде чем делать какие-либо однозначные выводы. Предположим, если ваш проект посвящен приложению для доставки еды, система, основанная на правилах, будет работать лучше всего.

Однако, если это программное обеспечение для управления автопарком, то для оптимизации маршрутов и прогнозного анализа лучше всего подойдут модели машинного обучения! Для этого лучше всего проконсультироваться со специалистом. Эксперт по искусственному интеллекту поможет вам выбрать наиболее перспективную и надежную модель данных, чтобы обеспечить успех вашего решения.

Помимо особенностей и тенденций, если предприятия больше всего обеспокоены чем-то, так это стоимостью. Ваш бюджет сильно влияет на технологию, которую вы используете при разработке собственного программного обеспечения.

Например, если у вас нормальный бюджет, то было бы неплохо перейти на простую систему, основанную на правилах. Но если ваши требования высоки, то лучшим решением будет выбор передового и неконтролируемого решения для машинного обучения.

Уровень масштабируемости, который вам нужен в вашем корпоративном решении ИИ, также влияет на битву между машинным обучением и обучением на основе правил. Нет сомнений в том, что оба метода манипулирования данными лучше всего подходят для бизнеса. Тем не менее, нельзя не упомянуть об их гибкости.

Несмотря на наличие интеллектуальных функций, системы на основе правил часто менее гибки, чем решения для машинного обучения. Это связано с тем, что при подходе, основанном на правилах, система работает только в соответствии с первоначальными правилами, указанными пользователем. Принимая во внимание, что модели машинного обучения постоянно учатся на пользовательском вводе и обновляются с каждым вариантом использования.

Наконец, у нас есть последние тенденции рынка, которые влияют на битву между машинным обучением и правилами. Каждая вторая компания сегодня хочет иметь лучшее и новейшее цифровое решение для своего бизнеса и клиентов. Вот где решения машинного обучения побеждают системы, основанные на правилах!

Без сомнения, системы, основанные на правилах, лучше всего подходят для некоторых случаев использования ИИ, но сегодня мир стал намного более продвинутым, чем когда-либо. В таком сценарии у нас есть много моделей машинного обучения, которые могут победить системы, основанные на правилах, без ущерба для функциональности и стоимости.

Помимо обсуждавшихся выше факторов, есть много других, которые вам, возможно, придется учитывать, прежде чем выбрать надежную модель приложения ИИ. Следовательно, лучше всего проконсультироваться с экспертом по искусственному интеллекту, который лучше всего сможет проанализировать потребности вашего бизнеса.

Экспертная фирма по разработке ИИ будет иметь полное представление о последних и наиболее надежных тенденциях ИИ и моделях, которые лучше всего подходят для успеха вашего проекта.

Вот тут-то и появляется Мателлио!

Обладая более чем 12-летним опытом, сегодня компания Matellio стала ведущим выбором компаний, когда речь идет о корпоративных решениях искусственного интеллекта. Независимо от того, являетесь ли вы стартапом или даже компанией из списка Fortune 500, с нашими гибкими моделями ценообразования и популярными услугами UI/UX все потребности вашего бизнеса могут быть удовлетворены. Более того, благодаря нашим гибким услугам по найму мы обеспечим вам разработку лучшего программного обеспечения для искусственного интеллекта с наибольшей экономической эффективностью.

Поэтому свяжитесь с нами сегодня и станьте частью успешных компаний мира. Воспользуйтесь нашими бесплатными экспертными консультационными услугами, чтобы превратить вашу бизнес-идею в реальность уже сегодня!

А пока приятного чтения!

Первоначально опубликовано на https://www.matellio.com 23 марта 2021 г.