基于规定的人工智能vs机器学习

机器学习系统从过去的数据中学习并自主顺应新状况，而基于规定的系统则依赖于人为干预启动任何修正。

什么是基于规定的人工智能？

基于规定的人工智能是一种基于一组预约规定的AI系统。这些规定是由人类创立的，并定义了系统在不同状况下将采取的执行。

例如，假设出现X，则应执行Y。基于规定的人工智能实质上是确定性的，这象征着它驳回因果方法。

基于规定的人工智能模型须要基本的数据和消息才干成功运转，而且它们仅限于执行编程的义务和配置。它们是机器人环节智能化的一种更初级的方式，可用于数据输入、文档分类和欺诈检测等义务。

机器学习模型分为三个关键类别：监视学习、无监视学习和半监视学习。监视学习包含经常使用标志数据训练模型来启动预测。无监视学习包含在未标志的数据中寻觅形式，半监视学习是两者的联合。

机器学习算法通经常常使用减速处置打算开发的框架创立，例如TensorFlow和PyTorch。机器学习有宽泛的用例，包含人造言语处置、图像识别和欺诈检测。

基于规定的人工智能和机器学习的关键区别是什么？

基于规定的人工智能和机器学习的关键区别在于，基于规定的系统依赖于人类编码的规定来做出决策，而机器学习系统则从过去的数据中学习，并自行顺应新状况。基于规定的人工智能模型是确定性的，仅限于执行编程的义务，而机器学习模型可以用于宽泛的义务和配置。

何时经常使用基于规定的模型？

基于规定的模型最适宜于疑问定义明白、输入数据结构化、规定明晰且易于了解的状况。关于可以合成为一系列逻辑步骤的疑问，它们十分有效，在这些步骤中，可以依据一组if-then规定预测结果。基于规定的系统的例子包含医疗和法律畛域的专家系统、金融畛域的欺诈检测系统以及客户服务畛域的聊天机器人。

在这些状况下，规定通常是固定的，不会频繁更改，系统操作的数据相对便捷且结构化。但是，基于规定的模型或许不实用于数据是非结构化的或规定始终变动的更复杂的疑问，由于它们或许无法处置必要的灵敏性和顺应性。

什么时刻经常使用机器学习？

机器学习十分适宜疑问复杂且输入数据是非结构化、有噪声或可变的状况。它还十分适宜用于控制数据的规定或形式未知，但可以经过剖析发现的状况。机器学习模型可以处置少量数据，并可以识别复杂的形式和相关，这些形式和相关对人类剖析师来说或许不会立刻浮现进去。

它们可用于宽泛的运行，包含图像和语音识别、人造言语处置、介绍系统和预测剖析。当疑问是灵活的，并且规定或形式随期间变动时，机器学习模型特意有用。但是，机器学习模型须要少量高品质的训练数据，并且或许须要少量的计算资源来启动训练和推断，这在某些状况下或许会成为驳回的阻碍。

虽然基于规定的人工智能和机器学习都有其优缺陷，但两者之间的选用取决于详细的用例。基于规定的人工智能最适宜于具备确定性且不须要顺应新状况的义务，而机器学习最适宜于须要顺应和从过去数据中学习的义务。随着人工智能的始终开展，基于规定的系统和机器学习都将在塑造其未来方面施展关键作用。