이 포스트에서 우리는 AI에서 순방향 추론과 역방향 추론의 차이점을 이해할 것입니다 -
전향적 추론
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데이터 기반 작업입니다.
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새로운 데이터로 시작됩니다.
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목적은 다음과 같은 결론을 찾는 것입니다.
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기회주의적 접근 방식을 사용합니다.
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시작에서 결과로 흐릅니다.
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추론 엔진은 제약 조건에 따라 주어진 정보로 지식 기반을 검색합니다.
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이러한 제약 조건의 우선 순위는 현재 상태와 일치해야 합니다.
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첫 번째 단계는 시스템에 하나 이상의 제약 조건이 부여되는 것입니다.
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모든 제약 조건에 대해 지식 기반에서 규칙을 검색합니다.
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조건을 만족하는 규칙이 선택됩니다.
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모든 규칙은 호출된 규칙에서 얻은 결론에서 새로운 조건을 생성할 수 있습니다.
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새로운 조건을 추가하고 다시 처리할 수 있습니다.
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새로운 조건이 없으면 단계가 종료됩니다.
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느릴 수 있습니다.
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하향식 추론을 따릅니다.
역방향 추론
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목표 중심의 작업입니다.
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불확실한 결론으로 시작합니다.
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목적은 결론을 뒷받침하는 사실을 찾는 것입니다.
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보수적인 접근 방식을 사용합니다.
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결과에서 초기로 흐릅니다.
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시스템은 목표 상태를 선택하고 반대 방향으로 이유를 선택하는 데 도움이 됩니다.
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첫 번째 단계는 목표 상태와 규칙을 선택하는 것입니다.
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하위 목표는 선택한 규칙에서 만들어지며 목표 상태가 true가 되려면 충족되어야 합니다.
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모든 하위 목표를 만족하도록 초기 조건을 설정합니다.
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설정된 상태는 제공된 초기 상태와 일치합니다.
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조건이 충족되면 해결이 목표입니다.
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그렇지 않으면 목표가 거부됩니다.
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더 적은 수의 규칙을 테스트합니다.
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소량의 데이터를 제공합니다.
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상향식 추론 기법을 따릅니다.
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초기 목표가 적고 규칙이 많습니다.
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초기 상태에서 가져온 결정을 기반으로 합니다.
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의사 결정 또는 목표 기반 추론 기법이라고도 합니다.
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시스템은 목표 상태와 이유를 역방향으로 선택합니다.