學(xué)習(xí)的兩個(gè)分支：1、專(zhuān)家系統(tǒng)(也稱(chēng)-符號(hào)主義、俗稱(chēng)規(guī)則)if:elif:...else ....查看數(shù)據(jù)量：1) 沒(méi)有數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)量比較少的情況下更適合規(guī)則2) 如果有大量的數(shù)據(jù) => 基于概率的解決方案2、基于概率的解決方案(也稱(chēng)-連接主義)專(zhuān)家系統(tǒng):專(zhuān)家系統(tǒng) = 推理引擎 + 知識(shí)利用知識(shí)和推理來(lái)解決決策問(wèn)題BI系統(tǒng)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行包裝輔助用戶(hù)決策，人還是決策核心 AI系統(tǒng): 幫助或替代用戶(hù)去做決策專(zhuān)家系統(tǒng)核心流程:1、需要知識(shí)庫(kù): 領(lǐng)域內(nèi)的專(zhuān)家 -> 經(jīng)驗(yàn) -> 將經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能識(shí)別的知識(shí) -> 知識(shí)庫(kù) -> 推理引擎 <-> working storage --> user interface任務(wù):搭建金融知識(shí)圖譜-最終目的:風(fēng)控金融專(zhuān)家->金融風(fēng)控涉及到實(shí)體、關(guān)系 ->知識(shí)圖譜工程師 -> 集合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)、構(gòu)建知識(shí)圖譜 --> 圖數(shù)據(jù)庫(kù) -> 推理層(AI工程師、NLP工程師) -> API -> 系統(tǒng)(業(yè)務(wù))特點(diǎn):處理不確定性 知識(shí)的表示 可解釋性：一條條規(guī)則 可以做知識(shí)推理給出一個(gè)規(guī)則集合:Rule 1: If A and C Then F Rule 2: IF A and E Then G Rule 3: IF B Then E Rule 4: IF G Then DProve:IF A and B true Then D is true算法: Forward Chaining Algorithm已知: A is True & B is True 1) 結(jié)合Rule 3 -> {E is true} 第一層循環(huán) 2) 結(jié)合Rule 2 -> {G is true} 第二層循環(huán) 3) 結(jié)合Rule 4 -> {D is true} 第二層循環(huán)算法: Backward Chaining AlgorithmD is true -> A is True & B is True1) D is true -> G is True -> A is true and E is true -> A is True & B is True專(zhuān)家系統(tǒng)的缺點(diǎn):1、設(shè)計(jì)大量的規(guī)則 2、需要領(lǐng)域?qū)＜襾?lái)主導(dǎo) 3、可移植性差：做完一個(gè)系統(tǒng)規(guī)則很難移植到第二個(gè)系統(tǒng)或第三個(gè)系統(tǒng) 4、學(xué)習(xí)能力差 5、人能考慮的范圍是有限的專(zhuān)家系統(tǒng)案例: 風(fēng)控問(wèn)題:根據(jù)用戶(hù)的信息，決定要不要放貸1、if age < 18 reject -1 2、if m-money < 3000 reject -2 3、if city == 'xxx' reject -0.5 ........ rule engine 可以給每一條規(guī)則不同的權(quán)重一些需要考慮的問(wèn)題:1、邏輯推理(background or forward) 2、規(guī)則沖突 rule 01: if A then B if A then -B 3、選擇最小規(guī)則的子集: 1000條規(guī)則存在冗余規(guī)則，例如第二條規(guī)則和第三條規(guī)則包含第四條規(guī)則 可以采取貪心算法，從規(guī)則集合一個(gè)一個(gè)規(guī)則，按結(jié)果影響效果不大的規(guī)則刪除

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NLP-基础知识-005(专家系统)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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