理解基于知识的系统
时间：2023年5月7日 星期日
作者：小王
一、专家系统
专家系统（expert systems）尝试将人类在某个领域的知识具体化，用以在未来进行决策。
1.知识库
指的是包含专家经验总结的已知规则，用if/then语句形式存在。如下所示：
• 如果用户在夜晚1点～5点尝试登录系统，则可能是黑客攻击。
• 如果用户多次尝试登录系统失败，则可能是黑客攻击。
• 如果用户登录系统成功后提升权限，则可能是黑客攻击。
2.推理引擎
根据知识库的规则与实际发生的信息进行分析，从而做出正确决策的引擎。如下所示：
• 黑客攻击的条件命中3及以上，做出黑客攻击的报警。
专家系统的优劣取决于以上两个组件的能力，适合于风险控制场景，不受制于人类情绪影响。
二、机器学习
机器学习（machine learning）技术使用分析能力从数据中发现知识，而不直接使用人类知识（如知识库）。有两种技术类型：
1.监督学习（supervised learning）
使用标记数据进行训练，即明确了哪是正确的结果，基于标杆进行模型开发。
2.无监督学习（unsupervised learning）
使用未标记数据进行训练，即未明确哪些是正确的结果，主要是对数据进行分类。
三、神经网络
计算单元链用来尝试模仿人脑的生物推理过程，是机器学习技术的延伸，也被称为深度学习或认知系统。
