推論エンジンとは何ですか？

推論エンジンは、作成する専門知識のデータベースに照らして問題を分析することにより結論を導入するように設計されたソフトウェアシステムです。データが確立する施設に基づいて、論理的な結果に達します。推論エンジンは、厳格な論理処理を超えて、確率計算を利用して、知識データベースが厳密にサポートしないという結論に達することもありますが、代わりに人工知能の分野で設計されたほとんどの推論エンジンは、専門家システムの概念に基づいています。専門家システムは、特定の医療専門分野など、特定の、時には狭く定義された分野で問題を解決するために構築されています。エキスパートシステムの推論エンジンコンポーネントは、知識ベースに現在存在するデータとエキスパートシステムのプログラミングルールに基づいて初期出力を生成する制御構造であり、意味のあるWの特定の問題に適用します。ああ。推論エンジンの結果はデー​​タの結果であるため、データが更新されると変更され、データが異なる方法で検索されると変更される可能性があります。システム内のデータが、ある結論に向けて加重されている場合、これにより、推論エンジンが生成する結果が変更される可能性があります。

推論エンジンを使用する

ソフトウェアは、データの最新の状態によって処理アクションが向けられるアクティブな選択メカニズムと見なすことができます。エキスパートシステムには、この保存されたデータを処理する2つの一般的な方法があり、前方チェーンまたは後方チェーンと呼ばれます。順方向チェーンでは、エキスパートシステムのルールは、推論エンジンによって供給されたデータを分析し、結果は新しいデータとしてシステムのデータストレージに供給されます。これにより、システムがデータを改良し、誘導性推論によってそれを比較検討するため、問題に対する新しいソリューションが引き起こされますe、つまり、到達した結論は、分析を開始するために使用された元のデータまたは施設を必ずしも反映しているわけではありません。

バックワードチェーンはより確率指向であり、保存されたデータは最初から価値のために重み付けされています。ルールは、指定された問題に照らして妥当性をデータの条件をテストするために使用され、これが行われると、新しい確率値がデータに割り当てられます。仮説駆動型とも呼ばれますが、後方チェーンは、専門家システムのルールによって確立された条件に対するデータを継続的にテストするまで厳格な結論を引き出しません。

ベイジアンロジックは、18世紀半ばの英国の数学者であるトーマスベイズにちなんで名付けられた、後方チェーンを利用する推論エンジンソフトウェアの確率指向の形式の1つです。このようなロジックは、以前のイベントの知識ベースを使用して、知識の繰り返しのテストを通じて将来の結果を予測するレッジ、およびITの要因は、より正確な結果を生み出すことを目的として、新しい試験への試験の結果の追加の証拠を示しています。ファジーロジックソフトウェアアーキテクチャは、システムの一部として推論エンジンに依存することもできます。ファジーロジックの違いは、出力がファジーセットまたは可能なソリューションの範囲であり、1つのグループに集約され、ロジックと確率を通じて、1つの最適な結論またはアクションに狭くなっていることです。