связаны с использованием формальной логики и вербальных описаний для представления и манипулирования знаниями. Такие методы активно применяются в системах, где знания заранее четко структурированы в виде фактов, правил и взаимоотношений, к которым можно применять вывод на основе логических правил.
4. Продукционные системы – программы, которые работают по определенному набору правил или «продукций» («если-то» правил), чтобы получить выводы. Эти системы могут применяться для автоматизации задач рассуждения и проблемы разрешения – через последовательности применений этих «если-то» -правил.
5. Эвристические алгоритмы – это способы решения задач, не полностью математически обоснованные, но обычно дающие достаточно эффективные решения в большинстве случаев. В общем смысле, эвристика – это подход, который может быть не совсем корректным с математической точки зрения, но при этом оказывается практически полезным для решения интеллектуальной задачи.
С развитием Машинного Обучения и Нейронных Сетей, многие из этих подходов отошли на второй план, поскольку новые методы часто обеспечивают более высокую производительность и более широкую область применения. Тем не менее, классические методы AI по-прежнему имеют свою ценность в определенных областях. Они могут быть полезны в ситуациях, где доступен только небольшой объем данных, или когда требуется явное, логическое обоснование выводов. Более того, в некоторых случаях классические методы AI и машинное обучение могут быть сочетаны в гибридных системах для получения лучших результатов.
2. Что такое Машинное Обучение? Какие у него основные принципы и идеи? Что такое Модель Машинного Обучения?
Машинное обучение – это подраздел Искусственного Интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов, позволяющих компьютерам самостоятельно учиться на основе предоставленных данных (без участия человека в процессе). Суть Машинного Обучения заключается в том, что машина сама (без явного программирования каждого действия человеком) может решать поставленные ей задачи, «обучаться» и улучшать свою работу, просто анализируя предоставленные ей входные данные.
Модель машинного обучения – это математическое представление (формула или алгоритм), который по входным данным самостоятельно предсказывает выходные данные. Модели машинного обучения могут быть простыми (например, формула, которая предсказывает вероятный ответ по входным данным) или сложными (например, глубокие нейронные сети с большим количеством параметров, которые используются для моделирования сложных взаимосвязей между данными).
Основные этапы процесса (цикла работы) машинного обучения:
1. Обучение модели на основе входных данных (примеров): Машинное обучение использует наборы данных (примеров), которые состоят из «входных» данных и связанных с ними «выходных» данных (иногда называемых «метками» или «ответами»). Модель