এই পোস্টে, আমরা AI −
-এ ফরোয়ার্ড রিজনিং এবং ব্যাকওয়ার্ড রিজনিং-এর মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারবফরোয়ার্ড রিজনিং
-
এটি একটি ডেটা-চালিত কাজ৷
-
এটি নতুন ডেটা দিয়ে শুরু হয়৷
৷ -
উদ্দেশ্য হল একটি উপসংহার খুঁজে বের করা যা অনুসরণ করবে।
-
এটি একটি সুবিধাবাদী ধরণের পদ্ধতি ব্যবহার করে৷
-
এটি প্রারম্ভিক থেকে পরিণতিতে প্রবাহিত হয়।
-
অনুমান ইঞ্জিন সীমাবদ্ধতার উপর নির্ভর করে প্রদত্ত তথ্যের সাথে জ্ঞানের ভিত্তি অনুসন্ধান করে।
-
এই সীমাবদ্ধতার অগ্রাধিকার বর্তমান অবস্থার সাথে মেলে।
-
প্রথম ধাপ হল সিস্টেমটিকে এক বা একাধিক সীমাবদ্ধতা দেওয়া হয়৷
৷ -
নিয়মগুলি প্রতিটি সীমাবদ্ধতার জন্য জ্ঞানের ভিত্তিতে অনুসন্ধান করা হয়৷
-
যে নিয়মটি শর্ত পূরণ করে সেটি নির্বাচন করা হয়েছে৷
৷ -
প্রতিটি নিয়ম উপসংহার থেকে নতুন শর্ত তৈরি করতে পারে যা আহ্বান করা থেকে প্রাপ্ত হয়।
-
নতুন শর্ত যোগ করা যেতে পারে, এবং আবার প্রক্রিয়া করা হয়।
-
কোনো নতুন শর্ত না থাকলে ধাপটি শেষ হয়।
-
এটি ধীর হতে পারে,
-
এটি টপ-ডাউন যুক্তি অনুসরণ করে।
অনগ্রসর যুক্তি
-
এটি একটি লক্ষ্য চালিত কাজ৷
-
এটি অনিশ্চিত সিদ্ধান্তের সাথে শুরু হয়৷
-
উদ্দেশ্য হল এমন তথ্য খুঁজে বের করা যা উপসংহারকে সমর্থন করে।
-
এটি একটি রক্ষণশীল ধরনের পদ্ধতি ব্যবহার করে।
-
এটি পরিণতি থেকে শুরুর দিকে প্রবাহিত হয়৷
-
সিস্টেমটি একটি লক্ষ্যের অবস্থা বেছে নিতে সাহায্য করে, এবং একটি পশ্চাৎমুখী দিকের কারণ।
-
প্রথম ধাপ হল লক্ষ্য রাষ্ট্র এবং নিয়ম নির্বাচন করা হয়।
-
উপ-লক্ষ্যগুলি নির্বাচিত নিয়ম থেকে তৈরি করা হয়, যেগুলি লক্ষ্য রাষ্ট্রের সত্য হওয়ার জন্য সন্তুষ্ট হওয়া প্রয়োজন৷
-
প্রাথমিক শর্তগুলি এমনভাবে সেট করা হয়েছে যে তারা সমস্ত উপ-লক্ষ্য পূরণ করে৷
-
প্রতিষ্ঠিত রাজ্যগুলি প্রদত্ত প্রাথমিক অবস্থার সাথে মিলে যায়৷
৷ -
শর্ত পূরণ হলে, লক্ষ্য হল সমাধান।
-
অন্যথায় লক্ষ্য প্রত্যাখ্যান করা হয়।
-
এটি কম সংখ্যক নিয়ম পরীক্ষা করে।
-
এটি অল্প পরিমাণ ডেটা প্রদান করে।
-
এটি বটম-আপ যুক্তি কৌশল অনুসরণ করে।
-
এটিতে কম সংখ্যক প্রাথমিক লক্ষ্য রয়েছে এবং প্রচুর সংখ্যক নিয়ম রয়েছে৷
-
এটি প্রাথমিক অবস্থা দ্বারা প্রাপ্ত সিদ্ধান্তের উপর ভিত্তি করে।
-
এটি সিদ্ধান্ত-চালিত বা লক্ষ্য-চালিত অনুমান কৌশল হিসাবেও পরিচিত।
-
সিস্টেমটি একটি লক্ষ্যের অবস্থা এবং পিছনের দিকের কারণ নির্বাচন করে৷
