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Apprentissage basé sur les règles
Définition :
L'apprentissage basé sur les règles est une approche en intelligence artificielle où un système informatique apprend à partir d'un ensemble de règles prédéfinies, souvent sous forme de conditions "si/alors". Ces règles permettent au système de prendre des décisions et d'agir en fonction des situations rencontrées, simulant ainsi une forme de raisonnement humain.
Concept : Apprentissage basé sur les règles
L'apprentissage basé sur les règles est une approche utilisée en intelligence artificielle et en sciences cognitives pour permettre à un système informatique ou à un agent intelligent d'apprendre à agir de manière autonome en se basant sur un ensemble de règles prédéfinies.
Ce type d'apprentissage repose sur la formalisation de règles logiques ou de directives permettant de guider les actions prises par le système en fonction des situations rencontrées. Ces règles peuvent être établies manuellement par des experts ou apprises par le système lui-même à partir de données d'entraînement.
L'intérêt de l'apprentissage basé sur les règles réside dans sa capacité à fournir des directives claires et explicites pour la prise de décision, ce qui permet de mieux contrôler le comportement du système et d'assurer une certaine prévisibilité dans ses actions.
Applications de l'apprentissage basé sur les règles :
1. Systèmes experts : Les systèmes experts utilisent des règles logiques pour modéliser le raisonnement humain dans un domaine spécifique et fournir des recommandations ou des solutions à des problèmes complexes.
2. Robotique intelligente : En robotique, l'apprentissage basé sur les règles peut être utilisé pour programmer le comportement des robots autonomes en leur fournissant des directives claires pour interagir avec leur environnement.
3. Agent conversationnel : Les agents conversationnels basés sur les règles utilisent des scripts prédéfinis pour interagir avec les utilisateurs et répondre à leurs requêtes de manière contextuelle.
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