KECERDASAN Artifisial

Penjelasan dari teman putri mengenai rule-based reasoning sudah jelas dan mencakup banyak aspek penting. Pendekatan ini sangat efektif di domain dengan aturan yang terdefinisi dengan baik, seperti diagnosis medis dan kontrol industri. Sebagai contoh, sistem manajemen inventaris dapat menggunakan aturan untuk menentukan kapan harus memesan ulang stok berdasarkan level persediaan yang ada. Namun, kelemahan yang perlu diperhatikan adalah kurangnya fleksibilitas dan kesulitan dalam pemeliharaan; dalam lingkungan yang cepat berubah, sistem ini mungkin tidak seefektif machine learning. Selain itu, rule-based reasoning cepat dalam menerapkan aturan, sementara machine learning dapat belajar dan beradaptasi dari data baru. Oleh karena itu, penting untuk melibatkan ahli domain dalam merumuskan aturan agar sistem tetap relevan dan akurat. Secara keseluruhan, penjelasan sudah baik; dengan tambahan contoh dan perbandingan, pemahaman mengenai efektivitas rule-based reasoning dapat lebih jelas.