根据DMN规范的逻辑，将机器学习（ML）模型嵌入到决策逻辑中主要采用一种混合架构：即通过确定性的业务规则来“消费”概率性的预测结果。以下是实现这一嵌入过程的核心步骤和逻辑：1.将机器学习模型部署为独立服务在现代架构中，机器学习模型（如欺诈预测、信用风险评估等）通常不会直接写在决策表内，而是利用机器学习平台进行训练，并部署为独立的REST端点。l  端点化：模型被封装为一个可以接收JSON对象...

最近詹姆斯·泰勒，蓝色北极星创始人，规则引擎专家，DMN标准专家组成员，分享了构建决策代理及企业级决策引擎的核心观点总结：1.大语言模型(LLM)不适合直接作为“决策代理”虽然LLM是智能体AI(Agentic AI)的核心，但在处理复杂、自主的决策时存在显著缺陷：l   不一致性：LLM的随机性（虽然是其优势）会导致对相同情况给出不同决策，这在信贷或招聘等需要公平一致的场景中是不可接受的。...

本文重点介绍ML 算法及其类型，并提供包含示例代码和实际示例的完整列表。它解释了有监督、无监督、强化和深度学习模型如何基于数据进行训练、预测结果以及在各个行业推动 AI。机器学习(ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，专注于创建从数据中学习并进行预测或决策的算法，而无需为每个任务进行详细编程。与遵循严格的准则不同，ML 模型识别模式并随着时间的推移提高其有效性。掌握这些术语及其相关算法对...

从1950年图灵提出"机器能否思考"的哲学命题，到2025年大语言模型驱动的AI Agent在企业管理中自主完成商业决策，人工智能实现了从"工具"到"智慧体"的质变。当某跨国公司智能ERP的3000余个自主Agent深度调度跨国供应链，当多智能体协同重构财务流程，一个关键技术创新正在加速这一进程——‌DMN规则引擎‌正成为AI Agent实现智能化决策的核心基础设施。一、AI Agent的三...

现在有无数文章令人喘不过气来谈论“AI”，其中绝大多数都在谈论一种AI，即使用神经网络执行的某种形式的机器学习。

当您了解什么是 AI、ML、预测性和规范性分析时，您将看到您的组织中需要哪些分析以及每种类型如何为您提供帮助。

机器学习正在改变世界。Google使用机器学习技术向用户推荐搜索结果。Netflix使用它来推荐电影供您观看。Facebook使用机器学习技术推荐您可能认识的用户。

随着人工智能的应用日益广泛，由人类主导的人工智能的概念变得越来越重要。我们认为，随着人工智能和机器学习变得更加强大，并能够做出决策，人类必须保持控制。

数据科学、人工智能、机器学习之间的关系是什么，它们之间的区别又是什么。