Asiantuntijajärjestelmä sisään on termi, joka kiertää teknologiamaailmaa ja kaikista hyvistä syistä. Tässä artikkelissa tutkitaan tätä aihetta yksityiskohtaisesti.
Seuraavat vihjeet käsitellään tässä artikkelissa,
- Mikä on tekoäly?
- Tekoälyn asiantuntijajärjestelmä
- Verkkotunnukset, joissa käytetään asiantuntijajärjestelmiä
- Tärkeimmät käyttöalueet
- Kolme vaihetta ES: n suunnittelussa
- Plussat Miinukset ja rajoitukset
Joten aloitetaan tämän artikkelin kanssa,
Mikä on tekoäly?
No, yleensä tekoälyn nimi viittaa keinotekoisen koneen älykkyyteen. Ihmisen älykkyys on ihmisen älykkyys, samoin kuin koneen osoittama älykkyys kutsutaan tekoälyksi. Tietojenkäsittelytieteessä. Tekoäly (AI), jota kutsutaan joskus kone älyksi. Tekoälyn tutkimusalue syntyi työpajassa Dartmouth Collegessa vuonna 1956.
Tekoälyn sovellukset reaalimaailmassa:
c ++ stl haastattelukysymykset
Chatbotit, kuten SIRI, CORTANA, ovat saaneet niin paljon suosiota nykyään. Muita esimerkkejä, kuten HDFC-pankkien tekoälyn tutkimusosaston kehittämä tekoälypohjainen chat-robotti EVA (Electronic Virtual Assistant), joka voi kerätä tietoa tuhansista lähteistä ja antaa yksinkertaisia vastauksia alle 0,4 sekunnissa. On olemassa niin monia esimerkkejä tekoälysovelluksista, joita löydät yhteiskuntamme eri aloilta.
Tämän tekoälyn asiantuntijajärjestelmän kanssa eteenpäin
Tekoälyn asiantuntijajärjestelmä
Mikä on asiantuntijajärjestelmä?
Standfordin yliopiston tietojenkäsittelytieteen osaston tutkijat ovat esittäneet tämän tekoälyn alueen ja se on merkittävä tekoälyn tutkimusalue. Se on tietokoneohjelma, joka voi ratkaista minkä tahansa tietyn toimialueen monimutkaisimmat ongelmat. Sitä pidetään inhimillisen älykkyyden ja asiantuntemuksen korkeimmalla tasolla, koska se perustuu asiantuntijalta saatuihin tietoihin. Asiantuntijajärjestelmä voidaan määritellä myös tietokonepohjaiseksi päätöksentekojärjestelmäksi, joka voi ratkaista monimutkaiset päätöksenteko-ongelmat sekä tosiseikkojen että heuristiikan avulla.
Tämän tekoälyn asiantuntijajärjestelmän kanssa eteenpäin
Verkkotunnukset, joissa käytetään asiantuntijajärjestelmiä
Expert Systems tänään
American Medical Association on hyväksynyt ensimmäisen asiantuntijajärjestelmän, joka oli Pathfinder-järjestelmä. Se rakennettiin Standfordin yliopistoon vuonna 1980 hematopatologista diagnoosia varten. Tämä päätöksenteon teoreettinen asiantuntijajärjestelmä lyhyesti Pathfinderillä voi diagnosoida imusolmuketaudit. Loppujen lopuksi se käsittelee yli 60 tautia ja voi tunnistaa yli 100 oireita.
Asiantuntijajärjestelmä liiketoiminnassa
Äskettäin kehitetty asiantuntijajärjestelmä ROSS, tekoälyn asianajaja, ROSS on itseoppiva järjestelmä, joka käyttää tiedon louhintaa, mallintunnistusta, syvällistä oppimista ja luonnollista kielenkäsittelyä jäljittelemään ihmisen aivojen toimintaa.
Tämän tekoälyn asiantuntijajärjestelmän kanssa eteenpäin
Tärkeimmät käyttöalueet
- Tulkinta - korkean tason johtopäätösten tekeminen tietojen perusteella.
- Ennustus - todennäköisten tulosten ennustaminen.
- Diagnoosi - toimintahäiriöiden, sairauksien jne. Syyn selvittäminen
- Suunnittelu -ollaParas kriteerien mukainen kokoonpano.
- Suunnittelu - ehdottaa joukkoa toimia tavoitteen saavuttamiseksi.
- Seuranta - havaitun käyttäytymisen vertaaminen odotettuun käyttäytymiseen.
- Virheenkorjaus ja korjaus - korjaustoimenpiteiden määrääminen ja toteuttaminen.
- Ohje - opiskelijoiden auttaminen oppimisessa.
- Hallinta - järjestelmän käyttäytymisen hallinta.
Asiantuntijajärjestelmän tarkoitus
Asiantuntijajärjestelmän päätarkoitus on hankkia tietämystä ihmisasiantuntijoista ja toistaa kyseiset asiantuntijatiedot ja taidot tietyllä alueella. Sitten järjestelmä käyttää tätä tietoa ja taitoja ratkaistakseen kyseisen alueen monimutkaisia ongelmia ilman inhimillisten asiantuntijoiden osallistumista.
Asiantuntijajärjestelmien ominaisuudet
- Korkea suorituskyky
- Ymmärrettävää
- Luotettava
- Erittäin herkkä
Sääntöpohjaisen tai asiantuntijajärjestelmän pääkomponentit
Pääkomponentit ovat:
- Tietopohja
- Työmuisti
- Päätösmoottori
- Selitysjärjestelmä
- Käyttöliittymä
- Tietämyskannan editori
Tämän tekoälyn asiantuntijajärjestelmän kanssa eteenpäin
Kolme vaihetta ES: n suunnittelussa
Tietämyksen hankinta:
Prosessi tiedon saamiseksi asiantuntijoilta haastattelemalla tai tarkkailemalla ihmisasiantuntijoita, lukemalla tiettyjä kirjoja jne.
Tietopohja:
Tietopohja on korkealaatuisen tiedon säiliö. Taidot kehittyvät käytännön avulla ja älykkyys tulee tiedosta ilman tietoa, jota ei voida todistaa tai jota ei voida osoittaa älykkyyttään, joten tieto on erittäin tärkeää taitojen kehittämiseksi ja älykkyyden osoittamiseksi. Samoin samalla tavalla tarvitaan tietoa myös koneelle älykkyyden osoittamiseksi. Ennustamisen tarkkuus ja myös järjestelmän suorituskyky riippuvat suuresti ja täydellisesti täydellisen, tarkan ja tarkan tiedon keräämisestä.
Mikä on tieto?
Tieto on tietoa tai tietoa. Meille ihmisille lukemalla artikkeleita ja lukemalla kirjoja tai eri resursseista, joita käytimme tiedon keräämiseen, jos voimme nähdä prosessin tiedon hankkimiseksi ja rikastamiseksi hetkessä, huomaamme, että lukemalla kirjoja tai lukemalla artikkeleita tai mistä tahansa resurssista hakemalla ja poimimalla tietoja eri lähteistä, joita käytimme sitten aivojemme tallentamiseen. Joten tieto on tietoa, tieto on tietoa. Tieto on myös tosiseikkojen kokoelma.
Tietoja, tietoja ja aikaisempaa kokemusta yhdessä kutsutaan tiedoksi.
Tietojen edustus:
Tiedon esitys on menetelmä sopivimman rakenteen valitsemiseksi tiedon edustamiseksi. Se on menetelmä tiedon organisoimiseksi ja virallistamiseksi tietopohjaan. Se tehdään IF-THEN-ELSE -sääntöjen muodossa.
Tietojen vahvistus:
ES-tiedon testaaminen on oikein ja täydellistä.Tätä koko prosessia kutsutaan tietotekniikaksi.
Päätösmoottori:
Tietopohjaisen ES: n tapauksessa päättelymoottori hankkii ja manipuloi tietopohjan tietämyksen tietyn ratkaisun löytämiseksi.
Sääntöpohjaisen ES: n tapauksessa
- Se soveltaa sääntöjä toistuvasti tosiseikkoihin, jotka saadaan aikaisemmasta säännön soveltamisesta.
- Se lisää uutta tietoa tietopohjaan tarvittaessa.
- Se ratkaisee sääntöjen ristiriidat, kun tiettyyn tapaukseen sovelletaan useita sääntöjä.
Inference Engine käyttää seuraavia strategioita ja miinus
- Ketjut eteenpäin
- Ketju taaksepäin
Ketjut eteenpäin
Eteenpäin ketjutuksessa Inference Engine antaa tuloksen seuraamalla ehtojen ja johdannaisten ketjua. Riippumatta siitä, mitä tietoa järjestelmässä syötetään, se käy läpi kaikki nämä tiedot ja tosiasiat ja lajittelee ne ennen ratkaisun tekemistä. Eteenpäin ketjutusmenetelmällä asiantuntijajärjestelmä yrittää vastata 'Mitä voi tapahtua seuraavaksi?'
Forward-ketjutuksen käyttö: Asuntojen hintaennuste, osakkeiden ennustaminen, osakemarkkinoiden ennustaminen jne.
Ketju taaksepäin
Kun jotain on tapahtunut tietyssä verkkotunnuksessa, Inference Engine yrittää selvittää, mikä ehto olisi voinut tapahtua aiemmin tälle tulokselle. Taaksepäin ketjutusmenetelmällä asiantuntijajärjestelmä yrittää vastata 'Miksi tämä tapahtui?'. Taaksepäin ketjutusmenetelmällä päätelmämoottori yrittää selvittää syyn tai syyn.
Esimerkiksi: verisyövän diagnoosi ihmisillä.
Plussat Miinukset ja rajoitukset
Asiantuntijajärjestelmän edut
- Säilytä valtavia määriä tietoa
- Pienennä työntekijöiden koulutuskustannuksia
- Keskitä päätöksentekoprosessi
- Tehosta asioita vähentämällä ongelmien ratkaisemiseen tarvittavaa aikaa
- Yhdistä erilaiset ihmisen asiantuntijoiden älykkyydet
- Vähennä inhimillisten virheiden määrää
- Tarjota strategisia ja suhteellisia etuja, jotka voivat aiheuttaa ongelmia kilpailijoille
- Katso tapahtumia, joita ihmisasiantuntijat eivät ehkä ajattele
- Anna vastauksia toistuviin päätöksiin, prosesseihin ja tehtäviin
Asiantuntijajärjestelmän haitat:
- Luovien vastausten puute, joihin ihmisasiantuntijat pystyvät
- Ei kykene selittämään päätöksen takana olevaa logiikkaa ja perusteluja
- Monimutkaisten prosessien automatisointi ei ole helppoa
- Ei ole joustavuutta ja kykyä sopeutua muuttuviin ympäristöihin
- Ei pysty tunnistamaan, kun vastausta ei ole
- Mitään järkeä ei käytetä päätöksenteossa
Rajoitukset:
miten käyttää trim Java
- Se ei anna luovia vastauksia, koska se on kone.
- Jos tietokantaan syötetyt tiedot eivät ole tarkkoja tai oikeita, ne antavat vääriä ennusteita ja vääriä tuloksia.
- Asiantuntijajärjestelmän ylläpitokustannukset ovat korkeat.
- Kun erilaiset ongelmat tulevat, ihmisasiantuntija voi antaa erilaisia ratkaisuja ja luovia vastauksia, mutta asiantuntijajärjestelmä ei anna luovia vastauksia.
Tämä vie meidät tämän artikkelin loppuun tekoälyn asiantuntijajärjestelmistä.
Jos haluat ilmoittautua koko tekoälyn ja koneoppimisen kurssille, Edurekalla on erityisesti kuratoitu joka tekee sinusta taitavan tekniikoista, kuten valvotusta oppimisesta, valvomattomasta oppimisesta ja luonnollisen kielen prosessoinnista. Se sisältää koulutuksen uusimmista kehityksistä ja teknisistä lähestymistavoista tekoälyyn ja koneoppimiseen, kuten syväoppiminen, graafiset mallit ja vahvistusoppiminen.