Re: [討論] 專家系統

[yoco315 (眠月)]

※ 引述《ephesians (ephesians)》之銘言：
: 所換的另一個方向,是實作出完整的特定領域的專家系統.
: 但考慮到整個專家系統的需求,想了許多許多領域的問題,都覺得不適合.
: 知識的來源是相當大的問題,遑論知識工程的事情.
: 若找不到適合的知識專家,只好找自己能夠充當專家的領域,
: 不過,如果能夠憑著人類專家的語意規則,做為專家系統的能力,
: 應該可以節省data mining規則產生的計算時間.

首先，
你用人工建知識庫也需要時間，而且需要"人工" (重點)。
而且一般來說自動尋找規則的時間會比人工來的快。

且，如果專業領域內的知識有變動，
那就需要使用人工去更新你的知識庫，
傳統使用人工建立專家系統沒落的原因，
就是在於需要的人工太多。

人工一來是慢，二來是貴，
三來是有脾氣會罷工還會要求加薪。

寫程式的目的就是因為不想用人工做事情，
所以懶惰的程式設計師們就開始思考不用人工建知識庫的方法，
像是 classifier system 或是 data mining。

這些東西不但可以自動建立規則，
而且還可以找到那些人工專家本來不知道的規則，
最有名的例子就是「尿布跟啤酒」，
這個東西你找任何一個專家去幫你建知識庫，都不會有這條，
但是用自動化的規則建立，就有機會找到這個。

比較起來，現在的方法比起傳統的專家系統建立法，
不管在品質或是速度上面都好的很多，你們老師的話是對的 :)

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To iterate is human, to recurse is divine.
遞迴只應天上有, 凡人該當用迴圈.              　   L. Peter Deutsch

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◆ From: 140.114.78.32
推 micklin:可是apriori很慢 XD
→ micklin:除了你說的之外, 建ontology也是一個例子.
→ yoco315:ontology還是耗人工, 而且我個人覺得那注定要失敗..
推 micklin:哈哈 真直接啊 XD 有人在想辦法用電腦建ontology啊 XD
→ micklin:不過我也不看好就是了 orz
→ yoco315:實不相蠻,敝人教授就作ontology的,不過我一點也不看好XD
推 micklin:我老闆也有踏入過一次, 後來就....理想與現實是有差距的XD
推 qrtt1:apriori十歲有了，不過他是吃空間的。你怎麼不選memory-base
→ qrtt1:的方法來建 association rule, 現在memory有比較cheap了^^