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#楼主# 2020-4-7

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来源:专知

本文附PPT,建议阅读5分钟

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 One

Andy 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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编辑:黄继彦

校对:林亦霖

—完—

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原文地址:https://www.toutiao.com/a6808850946324431374/
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马幼文 发表于 2020-4-7 09:09:28
精确的规则,辅以可预测的机器学习模型,构建基于大数据的商业逻辑和实施框架、路径!
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Gemini迷妹 发表于 2020-4-7 09:10:19
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风无痕0717 发表于 2020-4-7 09:10:26
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石头剪子布854 发表于 2020-4-7 09:11:08
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leefengme 发表于 2020-4-7 09:12:01
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