Ontology in AI: Hvilket betyder, Eksempel, typer, anvendelse-applikation. I kunstig intelligens relaterer ontologi sig til et fælles ordforråd for forskere. Det omfatter definitioner af grundbegrebet og forholdet mellem dem, som er maskinelt fortolkelige.
Ontologi i AI tillader systemets kommandoer at bruge indholdet og relationerne mellem dem til at lave spekulationer, der efterligner menneskelig adfærd.
Hvis man taler om ontologi alene, så er det en gren af filosofien, der beskæftiger sig med studiet af eksistens og væren. Desuden refererer praktisk forretning til konstruktion, der binder forskellige informationskilder og består af sammenkobling af data fra flere domæner. Det kan bruges som et middel til at løse organisatoriske forskelle for at forbedre integrationen mellem databaser.
Hvilket betyder
Lad os se på betydningen af ontologi i kunstig intelligens. Der er set hurtige fremskridt inden for kunstig intelligens og dens grene såsom deep learning og machine learning i de foregående år.
Arbejdet med Artificial Intelligence er, at det udtrækker relevant information og genererer indsigt fra data for at finde passende løsninger, som er blevet observeret gennem opdagelsen af kunstig intelligens.
Men driften af disse programmer er ikke let, da det kræver algoritmer, data og kode, og dets oversættelse til noget meningsfuldt kræver datavidenskab.
Ved hjælp af datavidenskab kan organisationer kommunikere med kunder, interessenter, spore og analysere tendensen. Tilstedeværelse af ontologi i dette tilfælde med relevante termer og forbindelser fra et specifikt domæne, processen med at identificere konceptet, forbedre konceptet og ensrette data til kritisk information bliver strømlinet.
En almindelig misforståelse er, at maskinlæring bliver bedre med flere data, men mange forskere har afvist denne påstand. Med at træde frem indser virksomhederne, at for meget kan være overvældende at analysere, ødelægge kompleksiteten af værdien og højere investeringer både i form af penge og tid.
Ifølge undersøgelserne mislykkes 85% af projekter inden for kunstig intelligens på grund af denne grund. Det er på grund af manglende forståelse for, hvordan en stor mængde data kan udnyttes. Hvis vi fokuserer dem i denne retning, markerer ontologierne den bemærkelsesværdige forskel.
Ontologisk modellering kan hjælpe et AI-system med at udvide dets omfang. Det kan omfatte enhver type data, og om dataene er i et struktureret, ustruktureret eller ustruktureret format. Det glatter dataintegrationen. Det kan give en enorm mængde data som input. Fordelen ved ontologi er, at den kan forskellige organisationer i forskellige brancher opstille unikke mål.
Ifølge Enterprises burde AI være i stand til at tillade hurtigere digital transformation, hvilket betyder, at evnen til hurtigt at skalere er afgørende. Virksomheder kan muliggøre dette ved at udvikle en gentagelig ramme i stedet for at bruge en kæde af data på ét sted, som kunne vokse gennem eksisterende associative relationer.
For organisationer til magten, kan deres AI-projekter Ontology hjælpe med at give en genanvendelig og adaptiv struktur.
Eksempel
Ontologi-baseret kunstig intelligens kan resultere i ekstremt målrettede resultater, og det kræver ikke træningssæt for også at blive funktionelle. Med hensyn til AI findes der forskellige ontologier, der kan betragtes som eksempler.
For eksempel kan et naturligt behandling ssystem gøre brug af ontologier til at beslutte, at ordet kat og hund er semantisk ens. To af de fremtrædende ontologier er til stede i Ontolingua og Cyc. Et abstrakt lag af Wordnet (leksikalsk database) kan betragtes som en simpel ontologi.
Ontologi-baseret AI emulerer menneskelig præstation og gør det muligt for systemet at foretage slutninger baseret på indhold og relationer.
Typer
Videns modeller er af forskellige typer, der løber langs et kontinuum begyndende fra det enkleste niveau, hvor et kontrolleret ordforråd introduceres for at opmuntre til brugen af samme til en bestemt betydning. Der er forskellige typer ontologier, der bruges i kunstig intelligens. Nogle af dem er:
Det semantiske web
Det semantiske web er en måde, hvorigennem maskinfortolkelig viden får lov til at blive distribueret på nettet. Disse sider er også beregnet til at blive læst af mennesker i stedet for blot at levere HTML-sider. Disse websteder giver også oplysninger, der kan bruges af computere.
RDF
RDF tillader sætningerne at blive reificeret på deres sprog, hvilket betyder, at den kan præsentere vilkårlige logiske formler, som generelt ikke kan afgøres. At være ubeslutsom er ikke nødvendigvis en dårlig ting, det er bare, at den beregningstid, som systemet kan tage, ikke kan fastsættes. For eksempel er simple logiske programmer med funktionssymboler og alle programmeringssprog praktisk talt uafgørlige.
XML
XML eller Extensive Markup-sprog bruges til at levere et maskinlæsbart syntaksdesign. Desuden kan mennesker også læse det. Det er et tekstbaseret sprog, hvor elementer er placeret hierarkisk. Syntaksen for XML er ret kompliceret, men på det simple niveau er tagget enten i formen
URI
En URI eller Uniform Resource Identifier bruges til den unikke identifikation af en ressource. En ressource kan være alt, der bærer en unik identitet. En URI er en streng, der refererer til en ressource, der kan omfatte en person, en webside eller et selskab, hvor almindeligt URI’er dog bruger syntaksen for en webadresse.
Brug-anvendelse: Ontologi i AI
Inden for kunstig intelligens har ontologi udbredt anvendelse, da det hjælper med at forbedre kvaliteten af data til træningsdatasæt. Det giver mere sammenhængende og nem navigation, når brugere ønsker at flytte fra et koncept til et andet i ontologistruktur.
På den anden side kan ontologi interessant nok bruges til at skabe en vidensgraf for sættet af individuelle fakta. Et stykke viden kan beskrives som et sæt af entiteter, hvor noder og kanter mellem noderne forklarer typen og forholdet mellem dem.
En nylig optagelse er blevet set i at udtrykke ontologier med brug af ontologi i sprog som Web Ontology Language (OWL). En domænespecifik ontologi er en kombination med AI-drevne værktøjer til dataanalyse, som kan tjene relevante data og afdække nye datatrends og -mønstre. Det betyder, at ontologi kan passe til enhver organisations mål, som enten kan være logiske, semantiske, matematisk baserede tilgange.
Jeg håber, du kan lide artiklen, del den, da den vil være en gestus af påskønnelse for os.
Læs også: Hvad er ontologi?; Ontologi af uddannelse
Ekstern ressource: earley
This post is also available in:
English 
Français (French) 
Deutsch (German) 
Español (Spanish) 
Dansk 
Nederlands (Dutch) 
Svenska (Swedish) 
Italiano (Italian) 
Português (Portuguese, Portugal)
