एआई में फॉरवर्ड और बैकवर्ड रीजनिंग के बीच अंतर

<घंटा/>

इस पोस्ट में हम AI में फॉरवर्ड रीजनिंग और बैकवर्ड रीजनिंग के बीच के अंतर को समझेंगे -

फॉरवर्ड रीजनिंग

यह एक डेटा-संचालित कार्य है।
यह नए डेटा के साथ शुरू होता है।
उद्देश्य एक निष्कर्ष निकालना है जो अनुसरण करेगा।
यह अवसरवादी दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
यह आरंभिक से परिणाम की ओर बहती है।
अनुमान इंजन बाधाओं के आधार पर दी गई जानकारी के साथ ज्ञानकोष की खोज करता है।
इन बाधाओं की पूर्वता को वर्तमान स्थिति से मेल खाना चाहिए।
पहला कदम यह है कि सिस्टम को एक या अधिक बाधाएं दी जाती हैं।
नियम हर बाधा के लिए ज्ञानकोष में खोजे जाते हैं।
शर्त को पूरा करने वाला नियम चुना गया है।
प्रत्येक नियम उस निष्कर्ष से नई शर्त उत्पन्न कर सकता है जो लागू किए गए निष्कर्ष से प्राप्त होता है।
नई शर्तें जोड़ी जा सकती हैं, और फिर से संसाधित की जा सकती हैं।
यदि कोई नई शर्तें मौजूद नहीं हैं, तो चरण समाप्त हो जाता है।
यह धीमा हो सकता है,
यह टॉप-डाउन रीजनिंग का अनुसरण करता है।

पिछड़े तर्क

यह एक लक्ष्य संचालित कार्य है।
यह उन निष्कर्षों से शुरू होता है जो अनिश्चित हैं।
उद्देश्य उन तथ्यों को खोजना है जो निष्कर्षों का समर्थन करते हैं।
यह रूढ़िवादी प्रकार के दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
यह परिणाम से आरंभिक की ओर बहती है।
सिस्टम एक लक्ष्य स्थिति चुनने में मदद करता है, और पीछे की दिशा में कारण बताता है।
पहला कदम यह है कि लक्ष्य स्थिति और नियमों का चयन किया जाता है।
उप-लक्ष्य चयनित नियम से बनाए जाते हैं, जिन्हें लक्ष्य स्थिति के सत्य होने के लिए संतुष्ट होना आवश्यक है।
प्रारंभिक शर्तें इस प्रकार निर्धारित की गई हैं कि वे सभी उप-लक्ष्यों को पूरा करती हैं।
स्थापित राज्य प्रदान की गई प्रारंभिक अवस्था से मेल खाते हैं।
शर्त पूरी हो तो समाधान ही लक्ष्य है।
अन्यथा लक्ष्य अस्वीकृत कर दिया जाता है।
यह नियमों की कम संख्या का परीक्षण करता है।
यह कम मात्रा में डेटा प्रदान करता है।
यह बॉटम-अप रीजनिंग तकनीक का अनुसरण करता है।
इसमें प्रारंभिक लक्ष्यों की संख्या कम है और बड़ी संख्या में नियम हैं।
यह प्रारंभिक अवस्था द्वारा लिए गए निर्णय पर आधारित है।
इसे निर्णय-चालित या लक्ष्य-चालित अनुमान तकनीक के रूप में भी जाना जाता है।
सिस्टम एक लक्ष्य स्थिति का चयन करता है और पीछे की दिशा में कारण बताता है।