järeldada. Rete algoritmi puhul kontrollitakse ainult vajalikke reegleid. Rete algoritmi abil ehitatakse otsingupuu, mida kasutatakse tulemuse leidmisel. Algsete ja tuletatud faktide väärtused salvestatakse puu tippudes. Algoritm säästab oluliselt tuletamise aega, kuid võib nõuda palju mälu, kui reeglibaas on suur. Seda kasutab näiteks CLIPS. Andmebaas on sobivaim fikseerunud struktuuriga andmete puhul Reeglite ja otsustuspuude võrdlus näitab, et puu on tavaliselt ülevaatlikum, seda kasutataksegi mõnes ekspertsüsteemis reeglibaasist ülevaate saamiseks. Otsustuspuud saab kasutada/vaadata reeglibaasi spetsifikatsioonina 40. Närvivõrgud: närvivõrk ja selle kihid, neuron, tüüpilisi lävifunktsioone, rakendusi, närvivõrgud ja ekspertsüsteemid, närvivõrgud elusorganismis, ebakindluste esitamine närvivõrkudes, reeglid ja närvivõrgud, viis arvutusmudelit.
järjekorras. Kasutajale üritatakse leida maksimaalse väärtusega töökohad, võttes arvesse tema isiksuseomadusi. 2.2 Realisatsioonivaade Ekspertsüsteemina realiseerimise põhjendus: Kui realiseerida antud süsteem tavalise andmebaasipõhise päringuprogammina (mis oleks ka võimalik), tuleks kasutajalt küsida tema hinnangut mingite parameetrite kohta (Kas arvate, et olete alluv? Kas arvate, et olete loov?). Sellise süsteemi nõrk koht võrreldes reeglite/otsustuspuude baasil realiseeritud ekspertsüsteemiga oleks see, et kasutaja peaks andma otse hinnangud iseenese olemusele. Kindlasti leiduks kasutajaid, kes oleksid võimelised oma isiksust vägagi objektiivselt hindama. Kas need kasutajad üldse peaksid eriala valimisel kasutama kõrvalist abi? Kui palju on ennast väga objektiivselt hinnata suutvaid inimesi? Ekspertsüsteemi rakendamisel antud ülesande lahendamiseks ei pea kasutaja
annaabi.ee 
