『机器学习』46页ppt教你如何把规则引擎和机器学习融会贯通!
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来源：专知
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究竟是用简单有效的规则引擎就够了还是要上机器学习？
标签：机器学习
[ 导读 ]在实际的业务数据生产系统中 ， 我们往往会碰到这样一个困境：究竟是用简单有效的规则引擎就够了还是要上机器学习？这是个问题 。 在这里 ， 来自Capital One的杰出工程师Andy Bonham从业界十多年的经验讲述了 ， 理解规则和机器学习之间的关键区别 ， 学习何时使用规则 ， 何时使用机器学习 。
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相关链接：
https://www.oreilly.com/conferences/archive.html
机器学习正在席卷全球 ， 许多拥有规则引擎的公司开始利用它来进行商业决策 。 然而 ， 这两种技术针对的是不同的问题 。 规则引擎用于执行需要100%精度的离散逻辑；机器学习的重点是获取一些输入并试图预测结果 。
Andrew Bonham详细介绍了规则引擎和机器学习的优点 ， 并为它们确定了最佳用例 。 您还将学习将规则和机器学习结合使用的模式 。 例如 ， 您可以运行一个机器学习模型 ， 并将输出作为规则的输入 。 反之亦然 ， 规则的输出是机器学习模型的特征输入 。 然后 ， Andrew使用带有机器学习模型的规则引擎来演示其中一个模式 。
加入进来 ， 学习何时应用这些技术 ， 以及应用于哪些问题 。
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Andrew Bonham
Capital OneAndy Bonham是Capital One的杰出工程师 ， 拥有超过18年构建实时高事务决策和工作流应用程序的经验 。 他的应用程序架构专业领域包括微服务、反应式架构、案例管理、BPMS产品、规则引擎、映像解决方案和企业通用功能 。 他拥有计算机科学专业的本科和硕士学位 ， 专注于信息安全领域 ， 并拥有多项行业认证 ， 包括AWS认证解决方案架构师- Associate、CISSP和CSSLP 。 他最近在Red Hat和Reactive峰会上发表了演讲 ， 并为Capital One Tech撰写了多篇微服务文章 ， 发表在Medium上
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