المصدر: الدراية

هذه المقالة مع PPT ، اقترح القراءة 5 دقائق

هل يكفي استخدام محرك قواعد بسيط وفعال أو لتعلم التعلم الآلي؟

العلامات: التعلم الآلي

في نظام إنتاج بيانات العمل الفعلي ، غالبًا ما نواجه مثل هذه المعضلة: هل يكفي استخدام محرك قواعد بسيط وفعال أم أنه من الضروري الانتقال إلى التعلم الآلي؟ هذه مشكلة. هنا من تعلّم Andy Bonham ، وهو مهندس متميز في Capital One ، من أكثر من عقد من الخبرة في الصناعة ، وفهم الاختلافات الرئيسية بين القواعد والتعلم الآلي ، وتعلم متى تستخدم القواعد ، ومتى تستخدم التعلم الآلي.

روابط ذات علاقة:

https://www.oreilly.com/conferences/archive.html

يتعلم التعلم الآلي العالم بأسره ، وبدأت العديد من الشركات التي لديها محركات القواعد في استخدامه لاتخاذ قرارات العمل. ومع ذلك ، فإن هاتين التقنيتين تتناولان قضايا مختلفة. يتم استخدام محرك القاعدة لتنفيذ منطق منفصل يتطلب دقة بنسبة 100 ؛ وينصب تركيز التعلم الآلي على الحصول على بعض المدخلات ومحاولة التنبؤ بالنتيجة.

أندرو بونهام يتم تقديم مزايا محرك القاعدة والتعلم الآلي بالتفصيل ، ويتم تحديد أفضل حالات الاستخدام لها. ستتعلم أيضًا الأنماط التي تجمع بين القواعد والتعلم الآلي. على سبيل المثال ، يمكنك تشغيل نموذج تعلُّم الآلة واستخدام الإخراج كمدخل للقاعدة. بالعكس ، ناتج القاعدة هو إدخال ميزة نموذج التعلم الآلي. بعد ذلك ، يستخدم أندرو محرك القواعد مع نموذج تعلُم الآلة لتوضيح أحد الأنماط.

انضم إلينا وتعرف على وقت تطبيق هذه التقنيات والمشكلات التي تنطبق عليها.

أندرو بونهام

كابيتال وان

أندي بونهام هو مهندس متميز في كابيتال ون ولديه أكثر من 18 عامًا من الخبرة في بناء تطبيقات اتخاذ القرارات وسير العمل في الوقت الحقيقي عالية المعاملات. تشمل خبرته في هندسة التطبيقات الخدمات الدقيقة والهندسة التفاعلية وإدارة الحالات ومنتجات BPMS ومحركات القواعد وحلول التصوير ووظائف المؤسسة المشتركة. حاصل على درجة البكالوريوس والماجستير في علوم الكمبيوتر ، ومتخصص في مجال أمن المعلومات ، وحاصل على العديد من الشهادات الصناعية ، بما في ذلك AWS Certified Solution Architects-Associate و CISSP و CSSLP. ألقى حديثًا خطابًا في Red Hat و Reactive Summit ، وكتب العديد من مقالات الخدمات الصغيرة لـ Capital One Tech ، المنشورة على Medium

جدول المحتويات

المحرر: هوانغ جيان

التدقيق اللغوي: لين Yilin

-إنهاء-

اتبع منصة WeChat العامة التابعة لـ Tsinghua-Qingdao Data Science Research Institute " فطيرة بيانات AI "ورقم الأخت" فطيرة البيانات "احصل على المزيد من فوائد المحاضرات وجودة المحتوى.