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규칙 기반 시스템은 특정한 규칙(아이디어)을 포착하고 이를 컴퓨터 내에 구성하는 것이다. 이 규칙을 기반한 시스템은 학습능력이 없기 때문에 인공지능으로는 가짜라고 표현할 수 있지만 구성하는 아이디어가 인간의 행동을 비롯해서 구성하기 때문에 가장 단순 형태의 AI로 간주한다.
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Rule-based classifier makes use of a set of IF-THEN rules for classification. #MachineLearning #RuleBasedClassifier
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규칙기반학습(Rule-Based Learning) – EXCELSIOR
위의 예제에서 EnjoySpt가 yes일 조건을 최대한 만족할 수 있는 가설을 찾기 위해 Find-S 알고리즘을 사용하여 찾을 수 있다. Initialize h to the most …
Source: excelsior-cjh.tistory.com
Date Published: 5/1/2022
View: 7357
규칙 기반 학습 (Rule Based Learning) · Data Science – by Yngie
기계 학습 또는 머신 러닝(Machine learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야로 간주된다.
Source: yngie-c.github.io
Date Published: 1/7/2021
View: 4901
Rule Based 알고리즘 | 기계 학습 | 규칙 기반 분류자 20 개의 정답
Introduction to Rule Based Algorithm. Files. IE661-Week 2-Part 1-icmoon-ver-1.pdf. last update datetime. 10/3/2020, 2:12:01 AM.
Source: you.dianhac.com.vn
Date Published: 1/16/2022
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규칙기반 AI vs 머신러닝…최적 활용 조건은? – AI타임스
양질의 데이터가 없으면 AI는 공허하다. AI 활용의 목적을 달성하기 위해 데이터를 다루는 방법에는 규칙학습(Rule based learnng)시스템과 머신러닝(ML· …
Source: www.aitimes.com
Date Published: 8/9/2021
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2.2. Introduction to Rule Based Algorithm
Introduction to Rule Based Algorithm. Files. IE661-Week 2-Part 1-icmoon-ver-1.pdf. last update datetime. 2020/10/03 02:12.
Source: wonjun.oopy.io
Date Published: 11/12/2022
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규칙기반 머신러닝 (Rule-Based Machine Learning with 가설 …
가설을 최대한 일반화 하기위해, Find-S 알고리즘, Version Space / Candate 알고리즘 등을 차용한다. 1) Find-S 알고리즘. Positive 예제(Instance) …
Source: suminpixel.tistory.com
Date Published: 9/8/2021
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How to choose between a rules-based vs. machine learning …
Here, human knowledge is encoded as rules in if-then statements for a specific rule. For example, in a rules-based algorithm or platform, a bank …
Source: www.techtarget.com
Date Published: 3/23/2022
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Rule-based machine learning – Wikipedia
Rule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that entifies, learns, …
Source: en.wikipedia.org
Date Published: 7/23/2021
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주제에 대한 기사 평가 rule based 알고리즘
- Author: RANJI RAJ
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- Date Published: 2019. 8. 11.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=fmZaVTpRO-Q
잡학지식)알고리즘)Rule – Based System (단순 AI)
Rule – Based System (RBS)
규칙 기반 시스템은 특정한 규칙(아이디어)을 포착하고 이를 컴퓨터 내에 구성하는 것이다.
대부분은 특정 많은 조건들로 구성되어 있다. (if – than – else)
이 규칙을 기반한 시스템은 학습능력이 없기 때문에 인공지능으로는 가짜라고 표현할 수 있지만 구성하는 아이디어가 인간의 행동을 비롯해서 구성하기 때문에 가장 단순 형태의 AI로 간주한다.
단순 능력에 대한 시뮬레이터로써는 적합한 방식이다.
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구현방식은 다음과 같다.
1. 규칙을 기반해서 우선순위를 지정한다.
2. 우선순위에 의한 가중치를 부여한다.
3. 구성 및 구현부를 진행한다.
4. 검증과정을 진행한다.
참고 URL : occamsrazr.net/view/AboutRuleBasedAi
★☆☆☆☆
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규칙기반학습(Rule-Based Learning)
규칙기반학습(Rule-Based Learning)
주어진 입력에 대해서 결과값을 도출하는 방법으로 if-then 방식이라고도 한다. 확고한 규칙(rule)에 따라 학습 및 예측을 하는 방법이다.
좀 더 자세히 이해하기 위해 대표적인 예제인 기상데이터를 가지고 알아보도록 하자.
날씨에 따라 나가서 놀 것인지 아닌지 결정하는 예제이다.
위의 예제는 많은 가설(h)들이 존재한다.
예를 들어, < Sunny, Warm, ?, ?, Warm, ? >일 때 EnjoySpt 는 yes 라는 가설을 세울 수 있다.
여기서 ‘?’는 don’t care를 의미한다.
Find-S Algorithm
위의 예제에서 EnjoySpt가 yes일 조건을 최대한 만족할 수 있는 가설을 찾기 위해 Find-S 알고리즘을 사용하여 찾을 수 있다.
Initialize h to the most specific hypothesis in H For each positive training instance x For each attribute constraint in h IF the constraint in h is satisfied by x THEN do nothing ELSE replace in h by next more general constraint satisfied by x Output hypothesis h
다음과 같이 Instance X 에 대해 최대한 만족할 수 있는 가설을 찾아 나가면 된다.
하지만, Find-S 알고리즘은 consistent한 가설(or data)이라고 가정하므로 inconsistent한 가설(or data)에는 적합하지 않다. 또한, 너무 Specific한 h를 선택하게 되면 다른 가능한 가설들에 대해서 수렴하지 못하는 문제가 있다.
Version Space
Tom Mitchell이 제안한 방법으로 가설의 표현에서 그것의 일반화된 정도에 따라 순서를 매길 수 있다고 보았다. 예를 들어, 다섯 장의 카드가 있다고 하자. 이 다섯 장의 카드에 대해서 ‘다섯 장 중 적어도 한 장은 빨간색이다’라는 가설이 ‘다섯 장 중 적어도 두 장이 빨간색이다.라는 가설보다는 일반적(General)하다. 왜냐하면 적어도 두 장의 빨간색 카드를 가지는 모든 다섯 장의 카드의 조합이 빨간색 한 장만 가지는 경우에 포함되기 때문이다. 이렇게 일반화의 정도에 따라 규칙공간의 모든 가설들의 순서를 매길 수 있다. 훈련사례만 주어진 초기 상태에서 가장 구체적인(Sepcific)한 가설은 훈련사례 그 자체가 될 것이고, 가장 일반적인 가설은 널(Null) 가설로써 모든 것을 다 포괄하는 가설이 된다. 이러한 가설들의 집합을 Version Space라고 한다.
대안제거 알고리즘(Candidate Elimination Algorithm)
처음에 가설집합 H는 모든 표현 가능한 가설들로 구성되지만 훈련사레가 주어지게 되면서 그것에 저촉되는 대안 가설들이 Version Space에서 제거된다. 이러한 과정을 통해 마지막까지 남는 가설이 찾고자 하는 가설이 된다. Positive Instance가 주어지면 이를 포함하는 개념이 제거되며 구체화(Specific)으로 진행된다.
규칙 기반 학습 (Rule Based Learning) · Data Science
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Increscunt animi virescit volnere virtus by Friedrich Nietzsche
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Rule Based 알고리즘 | 기계 학습 | 규칙 기반 분류자 20 개의 정답
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주어진 입력에 대해서 결과값을 도출하는 방법으로 if-then 방식이라고도 한다. 확고한 규칙(rule)에 따라 학습 및 예측을 하는 방법이다.
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
Rule-based classifier makes use of a set of IF-THEN rules for classification. #MachineLearning #RuleBasedClassifier
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기계 학습 또는 머신 러닝(Machine learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야로 간주된다.
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Source: yngie-c.github.io
Date Published: 5/20/2022
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Rule – Based System (RBS). 규칙 기반 시스템은 특정한 규칙(아이디어)을 포착하고 이를 컴퓨터 내에 구성하는 것이다.
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Source: drehzr.tistory.com
Date Published: 5/22/2021
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양질의 데이터가 없으면 AI는 공허하다. AI 활용의 목적을 달성하기 위해 데이터를 다루는 방법에는 규칙학습(Rule based learnng)시스템과 머신러닝(ML· …
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Source: www.aitimes.com
Date Published: 2/2/2022
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Introduction to Rule Based Algorithm. Files. IE661-Week 2-Part 1-icmoon-ver-1.pdf. last update datetime. 10/3/2020, 2:12:01 AM.
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Source: wonjun.oopy.io
Date Published: 12/4/2021
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가설을 최대한 일반화 하기위해, Find-S 알고리즘, Version Space / Candate 알고리즘 등을 차용한다. 1) Find-S 알고리즘. Positive 예제(Instance) …
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Source: suminpixel.tistory.com
Date Published: 3/24/2022
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Here, human knowledge is encoded as rules in if-then statements for a specific rule. For example, in a rules-based algorithm or platform, a bank …
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Source: www.techtarget.com
Date Published: 3/7/2022
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Rule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that entifies, learns, …
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Source: en.wikipedia.org
Date Published: 11/3/2021
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프로그램이나 알고리즘의 순서도에서 사용하는 IF-THEN 형태로 표현하는 경우가 많습니다. 규칙 설계와 문제의 공식화. 규칙을 설정할 때는 순서와 우선 …
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Source: koreapy.tistory.com
Date Published: 9/25/2021
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Initialize h to the most specific hypothesis in H For each positive training instance x For each attribute constraint in h IF the constraint in h is satisfied by x THEN do nothing ELSE replace in h by next more general constraint satisfied by x Output hypothesis h
For organizations creating algorithms and implementing systems, choosing between rules-based vs. machine learning-based systems is critical to the usability, compatibility and lifecycle of the application.
Getting outputs from a rules-based system can be a simple and nearly immediate application of AI, but an investment in machine learning can handle complex tasks with great speed. Enterprises must understand the core differences between the two, their individual benefits and the limitations of both before taking advantage of either.
Rules-based vs. machine learning At the core of these two examples of AI, the logic and rules on which the systems or algorithms operate is what differentiates them. For rules-based systems, the logic that the system operates on is instilled at the beginning with little flexibility once deployed. First, a list of rules is created, often by an in-house developer, then an inference engine or semantic reasoner performs a match-resolve-act cycle, measuring information that it takes in against these rules. Here, human knowledge is encoded as rules in if-then statements for a specific rule. For example, in a rules-based algorithm or platform, a bank customer’s personal and financial information can be measured against a programmed set of levels, and if the numbers were to match, then a home loan would be granted. “In this scenario, the customer’s information passes through an analysis process created by a human and built upon business rules provided to the developers,” said Gus Walker, senior director at AI tech company Veritone, based in Costa Mesa, Calif. On the other end of the spectrum lies machine learning, where rather than the algorithm being hand-coded by a human, it’s created by selecting an appropriate AI model and presenting it with a very large dataset, Walker said. The algorithm then analyzes the dataset and determines relationships within that data; logic is embedded in the algorithm and was not coded by a human. As referenced in the name, the model trains itself and learns from the data, creating a cohesive relationship between data inferences and future data outputs.
Applying machine learning and rules-based systems With different learning methods, deploying rule-based vs. machine learning systems is dependent on organizational need. Different types of artificial intelligence create different types of action, analysis or insight. How to choose rule-based systems vs. machine learning is mostly dependent on how strict you want parameters to be, and who you’d like to do the learning — a data science team, or an algorithm. Machine learning is geared to handle complex and intensive issues with a relatively variable environment, while a rule-based AI system eschews black box training complications. However, the adaptability and speed of machine learning systems comes at a cost. There is an advanced level of commitment with machine learning, since in order to be properly trained, the algorithm requires a lot of data — hundreds of thousands of records — in order to make accurate predictions. “It’s only applicable for high-volume use cases, such as sales lead qualification or customer support auto-responses,” Jeff Grisenthwaite, vice president of products at Catalytic, said. “Machine learning is also better suited to situations that have a large number of factors.” Training on this data can take extended periods of time, so when organizations have simpler tasks, taking a rules-based approach may make more sense. “Rules-based systems are best suited to situations in which there are lower volumes of data and the rules are relatively simple,” Grisenthwaite said. “Many companies use rules-based systems for expense approvals, defining the dollar thresholds that require management approvals at various levels.” Machine learning models
규칙기반 AI vs 머신러닝…최적 활용 조건은?
기업은 AI로 업무 목적을 달성하기 위해 규칙기반 시스템과 머신러닝시스템의 특성과 최적 사용례를 살펴볼 필요가 있다. (사진=혼다)
규칙 기반 시스템은 자신의 할 일만 하도록 프로그래밍 된 시스템이다. 더 적은 노력이 들고, 비용 효율적이고, 덜 위험하지만 경직돼 있다. 소수의 결과나 고정된 결과가 나올 때,오류 위험 예상시, 머신러닝 도입 계획이 없을 때 활용할 수 있다.
반면 머신러닝시스템은 라벨링 안된 데이터 등으로 업무를 해석하고 분류하고 수행한다. 고정된 세트 대신 스스로 새로운 규칙을 학습하고, 더 이상 작동않는 규칙은 버리는 등 인간을 본뜨려고 한다. 이 시스템은 단순 규칙을 적용하기 불가능할 때, 데이터가 급변할 때, 그리고 자연어 처리 필요성이 있을 때 활용하면 좋을 것이다.
더넥스트웹은 14일(현지시간) 산업계 전 분야의 기업들이 인공지능(AI) 프로젝트를 발굴·실행하고 있는 가운데 기업이나 조직이 AI시스템을 도입하려 할 때 언제, 어떤 시스템을 도입해야 하는지에 대한 조언을 제시했다.
기업이 AI로 빅데이터에서 로봇에 이르기까지, 비즈니스 프로세스를 자동화하고 고객 경험을 향상시키며 제품 개발을 혁신하고 있는 가운데 언제, 어떤 AI를 도입하는 게 좋은지에 대한 친절한 어드바이스인 셈이다.
◆데이터, 또는 파멸
컴퓨터와 기계가 이 세상에 나올 때 지식이나 사물의 작용방식에 대한 이해를 갖고 나오지 않는다.
그런 기계들에도 인간처럼 적색 신호등은 멈추는 것을 의미하고 녹색 신호등은 가는 것을 의미하도록 해야 한다.
기계가 자동차 운전(자율주행차)이나 질병 진단(암진단 AI) 같은 업무를 수행하는 데 필요한 정보를 얻는 방법은 빅데이터다.
AI 사용 목적을 달성하는 방법은 여러 가지가 있는데, 그 모든 것이 데이터에서 시작한다. 양질의 데이터가 없으면 AI는 공허하다. AI 활용의 목적을 달성하기 위해 데이터를 다루는 방법에는 규칙학습(Rule based learnng)시스템과 머신러닝(ML·기계학습)시스템 두 가지가 있다. 몇 가지 모범 사례 제시는 두 가지 방법 중 하나를 어떻게 선택할지 도움을 줄 수 있다.
◆규칙 기반 시스템
개발자들은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML·기계학습)이 첨단IT분야의 주류에 들어오기 오래전 변방에 있을 때부터 인간의 지식을 컴퓨터 시스템에 암호화해 지식기반으로 저장하는 규칙(rule)으로 만들고 있었다. 이 규칙은 일반적으로 ‘If(만일)’문장(“만일 A라면 B를 한다. 그 외에 X라면 Y를 한다”)의 형태로 업무의 모든 측면을 정의한다.
작성해야 하는 규칙의 수는 시스템이 처리하기를 원하는 액션의 수에 따라 달라지지만(예를 들어, 20개의 액션은 최소 20개의 규칙을 수동으로 작성하고 코딩하는 것을 의미함), 규칙 기반 시스템은 일반적으로 이러한 규칙들이 저절로 변경되거나 업데이트되지 않기 때문에 더 적은 노력이 들고, 더 비용 효율적이며, 덜 위험하다. 하지만 규칙은 자신이 해야 할 일만을 하도록 프로그래밍된 만큼 경직된 지능으로 인해 AI 능력을 제한할 수 있다.
◆머신러닝(기계학습) 시스템
규칙 기반 시스템은 ‘고정된’ 지능을 가진 것으로 간주될 수 있지만, 이와 대조적으로 머신러닝 시스템은 적응력이 뛰어나며 인간의 지능을 시뮬레이션하려고 시도한다. 아직 기초적인 규칙의 층이 있지만, 이 기계는 인간이 프로그래밍한 고정된 세트를 쓰는 대신 스스로 새로운 규칙을 학습하고, 더 이상 작동하지 않는 규칙들을 버릴 수 있는 능력을 가지고 있다.
실제로 기계가 학습할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있다.
그러나 기계에 훈련할 데이터가 제공되는 지도훈련(supervised training)은 일반적으로 기계 학습 프로그램의 첫 번째 단계다. 결국 기계는 라벨링이 돼 있지 않은 데이터나 스스로 알 수 없는 정보로 다른 작업을 해석, 분류, 수행할 수 있게 된다.
◆어디서부터 조직의 AI 전략을 시작할까?
AI 사용에 대한 기대 이익이 높기 때문에 기업이 시행 초기에 내리는 결정이 성공에 결정적인 영향을 미칠 수 있다.
그 기반은 AI가 달성하도록 설정한 기본 사업 목표에 맞춰 기술 선택권을 조정하는 것이다. 즉, 어떤 문제를 해결하려고 노력하고 있는가, 아니면 어떤 도전에 대응하기 위해 노력하고 있는가다.
규칙 기반 시스템이나 머신러닝 시스템을 구현하기로 한 결정은 기업의 AI 프로그램을 어떻게 진화하고 확장할지에 대해 장기적인 영향을 미칠 것이다.
그렇다면 각각 상황이 다른 회사들에 적합한 접근 방식을 평가할 때 고려해야 할 몇 가지 모범 사례는 어떤 것이 있을까.
◆규칙 기반 접근 방식을 선택하는 것이 타당한 경우는?
-고정된 결과가 나올 때: 결과가 적거나 고정된 수로 나올 때 이 시스템을 사용하는 것이 바람직하다. 예를 들어 “카트에 추가” 버튼을 누를 수 있는 상태는 두 가지뿐이다. 사용자가 버튼을 눌렀는지 여부를 감지하기 위해 머신러닝을 사용하는 것이 가능하긴 하지만, 그런 방식
을 적용하는 것은 말이 되지 않는다.
-오류 위험이 있을 때: ‘잘못된 긍정’의 위험을 감수하기에는 오류에 따른 처벌(불편)이 너무 크기 때문에 100% 정확할 규칙만 구현해야 할 때 이를 사용하는 것이 좋다.
-머신러닝 도입할 계획이 없을 때: 시스템을 유지 관리하는 사람들에게 머신러닝 지식이 없고 기업이 앞으로 이를 지원할 계획이 없는 경우에도 이에 해당한다.
◆머신러닝(기계학습)을 적용하는 것이 타당한 경우는?
-단순 규칙이 적용되지 않을 때: 간단한 규칙을 사용해 태스크를 쉽게 정의할 수 있는 방법이 없는 경우엔 머신러닝을 적용해야 한다.
-데이터가 급속히 바뀔 때: 상황, 시나리오 및 데이터가 지속적으로 새로운 규칙을 작성할 수 있는 능력보다 빠르게 변화하고 있는 경우에 머신러닝이 필요하다.
-자연어 처리를 필요로 할 때: 언어, 또는 자연어 처리에 대한 이해를 필요로 하는 작업에는 머신러닝을 도입해야 한다. 무언가를 말하는 방법은 무한히 많기 때문에 정상 언어에 대한 규칙을 쓰는 것은 완전히 불가능하지는 않다하더라도 비현실적이다. 머신러닝의 타고난 적응형 지능은 규모에 최적화되어 있다.
즉 AI의 약속은 현실이지만, 많은 조직에게 부여된 도전 과제는 어디서부터 시작하느냐다.
이를 고민하는 조직이라면 무엇보다도 먼저 규칙기반 시스템이 조직에 적합한지 머신러닝 시스템 적합한지를 먼저 확인해야 한다.
[관련기사] 오픈AI, 자연어 처리(NLP) 모델용 API 출시
규칙기반 머신러닝 (Rule-Based Machine Learning with 가설 알고리즘)
규칙기반 머신러닝
Rule-Based Machine Learning
주어진 예제(example) 에 대해서 가설(hypothesis) 을 만들고 결과(concept) 을 도출하는 방법이다. (귀납적 사고방식)
가설을 최대한 일반화 하기위해, Find-S 알고리즘, Version Space / Candidate 알고리즘 등을 차용한다.
1) Find-S 알고리즘
Positive 예제(Instance)에서 추출 한 가장 구체적인 가설로부터 시작하여, 점점 General한 가설 을 찾는 방법이다.
positive tranning example 만 선별하여 적용한다.
특정 예제로부터 도출된 결과를 그 다음 예제에 적용을 반복하여 변경된 부분만 don’t care condition으로 변경하고,
최종적 가설 h 를 만들어 낸다.
이미지 출처: Machine Learning, Tom Mitchell
Find-S 알고리즘의 한계
데이터의 일관성이 떨어지거나, 오염되었다는것을 판단 할 수 없다
최종적으로 하나의 일반화된 가설을 도출하기 때문에, 가설의 집합이 존재할 경우를 고려할 수 없다.
nagative 인 예제를 고려하지 않음
2) Candidate Algorithm
예제에 일치하는 모든 가설의 집합(version space) 를 도출하는 알고리즘
가설이 하나인 find-s 알고리즘에서 발전된 형태
* 이미지에서는 최종적으로 6개의 가설(version space)를 형성
Positive 케이스
Positive 예제의 경우 가장 특정화된 케이스 S0 < null, null, null, ..., null > 이 스타팅 포인트이다.
각각의 예제를 반복해서 처리하며 점점 덜 특정화된 가설을 찾는다.
Nagative 케이스
Nagative 예제의 경우 G0 < ? , ? , ? , ... , ? > 부터 거꾸로 인스턴스를 대입하여 점점 덜 일반적인 가설을 찾는다
위 케이스들을 Tranning 하며, 최적의 가설 집합을 찾아낸다.
Inductive Bias
연역적 방법으로 풀어나가기 위한 첫 번째 결론(전제)를 Inductive bias 라고 한다.
Inductive Leep : 기존에 얻은 결과(Concept) 에 새로운 인스턴스(예제) 를 적용하는것.
Rote Learning 전제조건 존재하지 않음. (새로운 Instance 적용 불가 ) Find-S Only Positive Instance 전부 에서 결론을 도출할 수 있다는 전제조건 Version Space 가설 공간에 결론이 들어있다는 전제조건
How to choose between a rules-based vs. machine learning system
For organizations creating algorithms and implementing systems, choosing between rules-based vs. machine learning-based systems is critical to the usability, compatibility and lifecycle of the application.
Getting outputs from a rules-based system can be a simple and nearly immediate application of AI, but an investment in machine learning can handle complex tasks with great speed. Enterprises must understand the core differences between the two, their individual benefits and the limitations of both before taking advantage of either.
Rules-based vs. machine learning At the core of these two examples of AI, the logic and rules on which the systems or algorithms operate is what differentiates them. For rules-based systems, the logic that the system operates on is instilled at the beginning with little flexibility once deployed. First, a list of rules is created, often by an in-house developer, then an inference engine or semantic reasoner performs a match-resolve-act cycle, measuring information that it takes in against these rules. Here, human knowledge is encoded as rules in if-then statements for a specific rule. For example, in a rules-based algorithm or platform, a bank customer’s personal and financial information can be measured against a programmed set of levels, and if the numbers were to match, then a home loan would be granted. “In this scenario, the customer’s information passes through an analysis process created by a human and built upon business rules provided to the developers,” said Gus Walker, senior director at AI tech company Veritone, based in Costa Mesa, Calif. On the other end of the spectrum lies machine learning, where rather than the algorithm being hand-coded by a human, it’s created by selecting an appropriate AI model and presenting it with a very large dataset, Walker said. The algorithm then analyzes the dataset and determines relationships within that data; logic is embedded in the algorithm and was not coded by a human. As referenced in the name, the model trains itself and learns from the data, creating a cohesive relationship between data inferences and future data outputs.
Applying machine learning and rules-based systems With different learning methods, deploying rule-based vs. machine learning systems is dependent on organizational need. Different types of artificial intelligence create different types of action, analysis or insight. How to choose rule-based systems vs. machine learning is mostly dependent on how strict you want parameters to be, and who you’d like to do the learning — a data science team, or an algorithm. Machine learning is geared to handle complex and intensive issues with a relatively variable environment, while a rule-based AI system eschews black box training complications. However, the adaptability and speed of machine learning systems comes at a cost. There is an advanced level of commitment with machine learning, since in order to be properly trained, the algorithm requires a lot of data — hundreds of thousands of records — in order to make accurate predictions. “It’s only applicable for high-volume use cases, such as sales lead qualification or customer support auto-responses,” Jeff Grisenthwaite, vice president of products at Catalytic, said. “Machine learning is also better suited to situations that have a large number of factors.” Training on this data can take extended periods of time, so when organizations have simpler tasks, taking a rules-based approach may make more sense. “Rules-based systems are best suited to situations in which there are lower volumes of data and the rules are relatively simple,” Grisenthwaite said. “Many companies use rules-based systems for expense approvals, defining the dollar thresholds that require management approvals at various levels.” Machine learning models
Rule-based machine learning
Rule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves ‘rules’ to store, manipulate or apply.[1][2][3] The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.[clarification needed][citation needed]
Rule-based machine learning approaches include learning classifier systems,[4] association rule learning,[5] artificial immune systems,[6] and any other method that relies on a set of rules, each covering contextual knowledge.
While rule-based machine learning is conceptually a type of rule-based system, it is distinct from traditional rule-based systems, which are often hand-crafted, and other rule-based decision makers. This is because rule-based machine learning applies some form of learning algorithm to automatically identify useful rules, rather than a human needing to apply prior domain knowledge to manually construct rules and curate a rule set.
Rules [ edit ]
Rules typically take the form of an ‘{IF:THEN} expression’, (e.g. {IF ‘condition’ THEN ‘result’}, or as a more specific example, {IF ‘red’ AND ‘octagon’ THEN ‘stop-sign}). An individual rule is not in itself a model, since the rule is only applicable when its condition is satisfied. Therefore rule-based machine learning methods typically comprise a set of rules, or knowledge base, that collectively make up the prediction model.
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