Rule-based | Data-driven 접근법

  룰베이스 접근법 (Rule-based Approach)

룰베이스 접근법은 명시적인 규칙을 정의하여 시스템을 설계하는 방식이다. 사람이 작성한 규칙을 기반으로 작동하며, 이러한 규칙들은 특정 조건이 주어졌을 때 수행할 작업을 명확히 정의한다.

- 명시적 규칙: 도메인 전문가들이 특정 문제를 해결하기 위해 명시적으로 정의한 규칙을 사용한다. 예를 들어, "만약 X라면 Y를 수행한다"와 같은 조건-행동 쌍이 있다.
- 단순함: 규칙이 명확하게 정의되어 있어 시스템이 어떻게 동작하는지 쉽게 이해할 수 있다.
- 한계: 규칙의 범위 내에서만 동작하므로 복잡한 문제나 예외적인 상황에서는 한계가 있을 수 있다.
- 유지보수: 새로운 상황이 발생할 때마다 규칙을 추가하거나 수정해야 하므로, 규모가 커질수록 유지보수가 어려워질 수 있다.

- 진단 시스템: 환자의 증상에 따라 특정 질병을 진단하는 의료 시스템. "환자가 기침을 하고, 열이 있다면 감기일 가능성이 높다"는 규칙을 적용한다.
- 전문가 시스템: 특정 도메인에서 전문가의 지식을 규칙으로 정리한 시스템이다.

 

 

 

 

  데이터드리븐 접근법 (Data-driven Approach)

데이터드리븐 접근법은 데이터에 기반하여 모델을 학습시키는 방식이다. 이 방법은 대량의 데이터를 활용하여 패턴을 학습하고, 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터를 처리하거나 예측한다.


- 패턴 학습: 대규모 데이터셋에서 자동으로 패턴을 학습한다. 사람이 명시적으로 규칙을 정의하지 않고도 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
- 데이터에 기반하여 스스로 학습하므로 다양한 상황에 적응할 수 있으며, 새로운 데이터가 추가되면 더 나은 성능을 발휘할 수 있다.
- 학습된 모델의 내부 작동 방식이 복잡하여, 결과를 해석하거나 설명하기 어려울 수 있다.
- 데이터 의존성: 충분한 양질의 데이터가 필요하며, 데이터 품질이나 편향에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있다.

  
- 머신러닝 모델: 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등에서 대규모 데이터셋을 학습하여 높은 성능을 발휘하는 모델을 구축한다.
- 딥러닝: 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고, 대량의 데이터로 훈련하여 다양한 문제를 해결한다.