В чем заключаются преимущества и недостатки продукционных систем в машинном обучении?

Некоторые преимущества продукционных систем в машинном обучении:

• Возможность правдоподобного моделирования решения задачи человеком. al.cs.msu.ru Правила и факты в продукционных системах доступны для чтения как человеком, так и машиной. al.cs.msu.ru
• Возможность проверки базы знаний на противоречивость и избыточность. al.cs.msu.ru
• Эффективность в решении задач из отдельных областей. al.cs.msu.ru Это достигается благодаря возможности влиять на общий ход поиска решения с помощью управляющей стратегии. al.cs.msu.ru
• Модульность организации знаний. vec.etu.ru Правила, выражающие самостоятельные фрагменты знаний, независимы. vec.etu.ru
• Отделение предметных знаний от управляющих. vec.etu.ru Это позволяет применять различные управляющие стратегии и создавать общие управляющие механизмы для разных приложений. vec.etu.ru

Некоторые недостатки продукционных систем в машинном обучении:

• Трудность формализации знаний в виде продукционных правил. al.cs.msu.ru
• Неудобства в работе со строго определённым синтаксическим представлением для правил (громоздкие условия). al.cs.msu.ru
• Неясность взаимных отношений между правилами и связанные с этим трудности программирования некоторых алгоритмов. al.cs.msu.ru
• При накоплении большого числа продукций они могут друг другу противоречить. vec.etu.ru
• Несоответствие структуры знаний системы структуре знаний человека. www.machinelearning.ru В частности, структура базы знаний продукционной системы не позволяет описывать метазнания и свойственную человеческому мышлению нечёткую логику. www.machinelearning.ru