最初から言っておきますが、私はプログラマーではなく、さまざまな種類の AI について大雑把な知識を持っており、Web アプリを構築している単なるビジネスマンです。
とにかく、私が投資して開発している Web アプリは、私の趣味のためのものです。このホビー業界には、ハードウェア/製品の部品メーカー、製品メーカー、アップグレードおよびアドオンメーカーなどがあります。現在、私は知識のある人々のためにクラウドソーシングされたプラットフォームを構築している最中であり、例えば次のような場合、それらのパーツ間の互換性が常に明確であるとは限らないためマークアップします
製造業者 A は「A」クラスの製品を製造し、製造業者 B は一般にクラス「A」製品に適合するアップグレード/部品を製造しますが、何らかの理由で製造業者 A の特定の「A」クラス製品と互換性がありません。
ただし、データベース内の製品/部品のかなりの部分 (>60% ～ 70%) は、そのプロパティによって推論される互換性を持つことができます。
例えば：
パーツ 1 は「X」mm レシーバーを備えたタイプ「A」であり、パーツ 2 も「X」mm インターフェースを備えたタイプ「A」であるため、2 つのパーツは互換性があります。
また
パーツ 1 は 8mm のギアであるため、どのメーカーの 8mm のすべてのブッシングもパーツ 1 と互換性があります。さらに、すべてのギアはデータベース内でブッシングとギア ボックスとの互換性関係のみを持つことができますが、ギア間に意味のある互換性はありません。レール、またはレシーバーは、これらの部品が接続されていないためです。
今私が望んでいるのは、AI がクラウドソーシングされたプラットフォーム コミュニティの決定から学習し、タグ付けされた属性に基づいて新しい部品/製品の互換性を推論できるようにすることです。部品の種類など.
これに取り組むための最適な AI の形態は何でしょうか? 私はエキスパート システムを考えていましたが、文字通り数万の部品、数百の部品タイプ、および多くの製造業者の間の複雑な関係のために、すべての知識ルールを明示的に設計することは大変なことでした。
ANN (ニューラル ネットワーク) は、クラウドソース プラットフォーム ユーザーの多くの入力/決定から学習するのに理想的でしょうか?
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