כיצד ליישם מערכת מומחים בבינה מלאכותית?

מערכת מומחים ב הוא מונח שעושה סיבובים בעולם הטכנולוגיה ומסיבות טובות. במאמר זה נחקור את הנושא בפירוט.

המצביעים הבאים יוסקרו במאמר זה,

• מהי בינה מלאכותית?
• מערכת מומחים לבינה מלאכותית
• תחומים בהם משתמשים במערכות מומחים
• תחומי היישום העיקריים
• שלושה שלבים של תכנון ES
• יתרונות חסרונות ומגבלות

אז בואו נתחיל במאמר זה,

הצהרה אם בשאילתת SQL

מהי בינה מלאכותית?

ובכן, בדרך כלל השם בינה מלאכותית מציע אינטליגנציה של מכונה שהיא מלאכותית. האינטליגנציה האנושית מכונה אינטליגנציה אנושית, כמו באותו אופן שהאינטליגנציה שמפגינה מכונה מכונה בינה מלאכותית. במדעי המחשב. בינה מלאכותית (AI), המכונה לעיתים אינטליגנציית מכונה. תחום המחקר של בינה מלאכותית נולד בסדנה במכללת דרטמות 'בשנת 1956.

יישומים של בינה מלאכותית בעולם האמיתי:

הצ'ט-בוטים כמו SIRI, CORTANA שצברו פופולריות כה רבה בימינו. דוגמאות נוספות כמו EVA (עוזר אלקטרוני וירטואלי), צ'ט-בוט מבוסס AI שפותח על ידי מחלקת המחקר AI של בנקים HDFC שיכול לאסוף ידע מאלפי מקורות ולספק תשובות פשוטות בפחות מ- 0.4 שניות. יש כל כך הרבה דוגמאות ליישומי AI שתמצאו בתחומים שונים בחברה שלנו.

ממשיכים עם מערכת המומחים הזו בבינה מלאכותית,

מערכת מומחים לבינה מלאכותית

מהי מערכת מומחים?

חוקרים מאוניברסיטת סטנדפורד, המחלקה למדעי המחשב הציגו תחום זה של AI וזהו תחום מחקר בולט של AI. זהו יישום מחשב שיכול לפתור את הבעיות המורכבות ביותר בכל תחום ספציפי. זה נחשב ברמה הגבוהה ביותר של מודיעין אנושי ומומחיות שכן הוא מבוסס על ידע שנרכש ממומחה. ניתן להגדיר מערכת מומחה גם כמערכת קבלת החלטות מבוססת מחשב שיכולה לפתור בעיות מורכבות בקבלת החלטות תוך שימוש בעובדות וביוריסטיקה.

ממשיכים עם מערכת המומחים הזו בבינה מלאכותית,

תחומים בהם משתמשים במערכות מומחים

מערכות מומחה כיום

התאחדות הרפואה האמריקאית אישרה את מערכת המומחים הראשונה שהייתה מערכת Pathfinder. היא נבנתה באוניברסיטת סטנדפורד בשנת 1980 לצורך אבחון המטופולוגי. מערכת מומחה תיאורטית של החלטה זו בקיצור Pathfinder, יכולה לאבחן מחלות של בלוטות הלימפה. בסופו של דבר הוא מתמודד עם למעלה מ- 60 מחלות ויכול לזהות מעל 100 תסמינים.

מערכת מומחים בעסקים

לאחרונה פיתחה מערכת מומחה ROSS, עו'ד ה- AI, ROSS היא מערכת למידה עצמית המשתמשת בכריית נתונים, זיהוי תבניות, למידה עמוקה ועיבוד שפות טבעיות כדי לחקות את אופן פעולתו של המוח האנושי.

ממשיכים עם מערכת המומחים הזו בבינה מלאכותית,

תחומי היישום העיקריים

• פרשנות - הסקת מסקנות ברמה גבוהה על סמך נתונים.
• חיזוי - הקרנת תוצאות אפשריות.
• אבחון - קביעת הגורם לתקלות, מחלות וכו '.
• עיצוב -לִהיוֹתהתצורה הטובה ביותר מבוססת על קריטריונים.
• תכנון - הצעת סדרת פעולות להשגת מטרה.
• ניטור - השוואת התנהגות נצפית להתנהגות הצפויה.
• איתור באגים ותיקונים - רישום ויישום של תרופות.
• הדרכה - סיוע לסטודנטים בלמידה.
• שליטה - השולטת בהתנהגות המערכת.

מטרת מערכת מומחים

המטרה העיקרית של מערכת מומחים היא לרכוש ידע של מומחים אנושיים ולשכפל את הידע והמיומנויות של מומחה אנושי בתחום מסוים. ואז המערכת תשתמש בידע ובמיומנויות הללו כדי לפתור בעיות מורכבות של אותו אזור ללא השתתפות מומחים אנושיים.

מאפייני מערכות מומחים

• ביצועים גבוהים
• מובן
• אָמִין
• מגיב מאוד

המרכיבים העיקריים של מערכת מבוססת חוקים או מערכת מומחים

המרכיבים העיקריים הם:

• בסיס ידע
• זיכרון עובד
• מנוע היקש
• מערכת הסבר
• ממשק משתמש
• עורך מאגר הידע

ממשיכים עם מערכת המומחים הזו בבינה מלאכותית,

שלושה שלבים של תכנון ES

רכישת ידע:

תהליך השגת ידע ממומחים באמצעות ראיון או התבוננות במומחים אנושיים, קריאת ספרים ספציפיים וכו '.

בסיס ידע:

בסיס הידע הוא מיכל של ידע באיכות גבוהה. כישורים המתפתחים באמצעות תרגול ואינטליגנציה באה מתוך ידע ללא ידע שאינם יכולים להוכיח או שאינם יכולים להראות את האינטליגנציה שלו, ולכן ידע חשוב מאוד לפתח מיומנות ולהפגין אינטליגנציה. כמו, באותו אופן נדרש ידע כדי שהמכונה תציג גם את האינטליגנציה שלה. דיוק החיזוי וגם ביצועי המערכת תלויים בעיקר ובעיקר באיסוף הידע המושלם, המדויק והמדויק.

עכשיו מה זה ידע?

ידע הוא נתונים או מידע. עבורנו בני האדם על ידי קריאת מאמרים ועל ידי קריאת ספרים או ממקורות שונים השתמשנו בכדי לאסוף ידע אם אנו יכולים לראות את התהליך של השגת והעשרת ידע באופן פרטני, נגלה שעל ידי קריאת ספרים או קריאת מאמרים או מכל משאבים שאנחנו אחזור וחילוץ נתונים ומידע ממקורות שונים שאותם נהגנו לאחסן במוחנו. אז ידע הוא נתונים, ידע הוא מידע. ידע הוא גם אוסף עובדות.

נתונים, מידע וניסיון עבר משולבים יחד נקראים כידע.

הצגת ידע:

ייצוג ידע הוא השיטה לבחירת המבנים המתאימים ביותר לייצוג הידע. זוהי שיטת ארגון והכרת הידע בבסיס הידע. זה נעשה בצורה של כללי IF-THEN-ELSE.

כיצד להגדיר מסלול Java בחלונות - -

אימות ידע:

בדיקת הידע של ES נכונה ומלאה.כל התהליך הזה נקרא הנדסת ידע.

מנוע היקש:

במקרה של ES מבוסס ידע, מנוע ההיסק רוכש ומניפול את הידע מבסיס הידע כדי להגיע לפיתרון מסוים.

במקרה של ES מבוסס כלל,

• הוא מחיל כללים שוב ושוב על העובדות, המתקבלות מיישום הכלל הקודם.
• זה מוסיף ידע חדש לבסיס הידע במידת הצורך.
• זה פותר התנגשות כללים כאשר חוקים מרובים חלים על מקרה מסוים.

Inference Engine משתמש באסטרטגיות הבאות ומינוס

• שרשור קדימה
• שרשור לאחור

שרשור קדימה

בשרשור קדימה, מנוע ההיסק נותן את התוצאה על ידי ביצוע שרשרת התנאים והנגזרות. לא משנה מה הידע מוזר במערכת הוא עובר את כל אותם ידיעות ועובדות וממיין אותם לפני שיסיים פיתרון. בשיטת שרשור קדימה, מערכת מומחים מנסה לענות, 'מה יכול לקרות הלאה?'

תפקידי אדמיניסטרטורים ואחריות

יישום שרשור קדימה: חיזוי מחירי בתים, חיזוי מניות, חיזוי שוק המניות וכו '.

שרשור לאחור

כאשר משהו קרה בתחום מסוים, מנוע ההיסק מנסה לגלות איזה מצב יכול היה לקרות בעבר לתוצאה זו. בשיטת שרשור לאחור, מערכת מומחים מנסה לענות, 'למה זה קרה?'. על ידי שיטת שרשור לאחור מנוע הסקה מנסה לברר סיבה או סיבה.

לדוגמא: אבחון סרטן הדם בבני אדם.

יתרונות חסרונות ומגבלות

יתרונות מערכת המומחים

1. החזק כמויות עצומות של מידע
2. מזעור עלויות הכשרת עובדים
3. מרכז את תהליך קבלת ההחלטות
4. הפוך את היעילות ליעילה על ידי צמצום הזמן הדרוש לפתרון בעיות
5. שלב אינטליגנציות שונות של מומחים אנושיים
6. צמצם את מספר הטעויות האנושיות
7. ספק יתרונות אסטרטגיים והשוואתיים העלולים ליצור בעיות עבור המתחרים
8. תסתכל על עסקאות שמומחים אנושיים אולי לא חושבים עליהם
9. ספק תשובות להחלטות, תהליכים ומשימות החוזרות על עצמן

חסרונות מערכת מומחים:

1. היעדר תגובות יצירתיות שמומחים אנושיים מסוגלים להן
2. לא מסוגל להסביר את ההיגיון והנימוקים העומדים מאחורי החלטה
3. לא קל להפוך תהליכים מורכבים לאוטומטיים
4. אין גמישות ויכולת הסתגלות לסביבות משתנות
5. לא מסוגל לזהות מתי אין תשובה
6. אין שכל ישר בשימוש בקבלת החלטות

מגבלות:

• היא לא מצליחה לתת תגובות יצירתיות מכיוון שהיא מכונה.
• אם הנתונים שהוזנו במאגר הידע אינם מדויקים או נכונים הם יתנו תחזיות שגויות ותוצאות שגויות.
• עלות התחזוקה של מערכת מומחים גבוהה.
• כאשר מגיעות בעיות שונות המומחה האנושי יכול לתת פתרונות שונים ותגובות יצירתיות שונות אך מערכת המומחים אינה מצליחה לתת תגובות יצירתיות.

זה מביא אותנו לסוף מאמר זה בנושא מערכות מומחה בבינה מלאכותית.

אם ברצונך להירשם לקורס שלם בנושא בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אדוריקה אוצרת במיוחד שיגרום לך להיות בקיאים בטכניקות כמו למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ועיבוד שפה טבעית. הוא כולל הדרכה בנושא ההתקדמות האחרונה והגישות הטכניות בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה כגון למידה עמוקה, מודלים גרפיים ולמידת חיזוק.