Ontologi i AI

Ontologi i AI: Betydelse, Exempel, Typer, Användnings applikation. Inom artificiell intelligens relaterar ontologi till ett delat ordförråd för forskare. Den innehåller definitioner av grundbegreppet och relationen mellan dem som är maskintolkbara.

Ontologi i AI tillåter systemets kommandon att använda innehållet och relationerna mellan dem för att göra spekulationer som imiterar mänskligt beteende.

Om man talar om ontologi enbart så är det en gren av filosofin som handlar om studiet av existens och vara. Dessutom hänvisar praktiska affärer till konstruktion som binder olika informationskällor och består av sammankoppling av data från flera domäner. Det kan användas som ett sätt att lösa organisatoriska skillnader för att förbättra integrationen mellan databaser.

Betydelse

Låt oss ta en titt på betydelsen av ontologi i artificiell intelligens. Snabba framsteg har setts inom artificiell intelligens och dess grenar som djupinlärning och maskininlärning under tidigare år.

Arbetet med artificiell intelligens är att den extraherar relevant information och genererar insikter från data för att hitta lämpliga lösningar som har observerats under upptäckten av artificiell intelligens.

Men att köra dessa program är inte lätt eftersom det kräver algoritmer, data och kod, och dess översättning till något meningsfullt kräver datavetenskap.

Med hjälp av datavetenskap kan organisationer kommunicera med kunder, intressenter, spåra och analysera trenden. Närvaro av ontologi i detta fall med relevanta termer och kopplingar från en specifik domän processen att identifiera konceptet, förbättra konceptet och förena data för kritisk information blir strömlinjeformad.

En vanlig missuppfattning är att maskininlärning blir bättre med mer data, men många forskare har förnekat detta påstående. Genom att gå framåt inser företagen att för mycket kan vara överväldigande att analysera, vilket förstör komplexiteten i värdet och högre investeringar både i form av pengar och tid.

Enligt studierna misslyckas 85 % av projekten för artificiell intelligens på grund av detta. Det beror på en bristande förståelse för hur en stor mängd data kan användas. Om vi fokuserar dem i denna riktning markerar ontologierna den anmärkningsvärda skillnaden.

Ontologisk modellering kan hjälpa ett AI-system att bredda dess räckvidd. Det kan inkludera vilken typ av data som helst och om data är i ett strukturerat, ostrukturerat eller ostrukturerat format. Det jämnar ut dataintegrationen. Det kan ge en enorm mängd data som input. Fördelen med ontologi är att den kan olika organisationer inom olika branscher sätta upp unika mål.

Enligt Enterprises borde AI kunna tillåta snabbare digital transformation innebär att förmågan att snabbt skala är avgörande. Företag kan möjliggöra detta genom att utveckla ett repeterbart ramverk istället för att använda en kedja av data på en plats som kan växa genom befintliga associativa relationer.

För organisationer att driva kan deras AI-projekt Ontology hjälpa till att tillhandahålla en återanvändbar och anpassningsbar struktur.

Exempel

Ontologi baserad artificiell intelligens kan resultera i extremt riktade resultat och det kräver inte träningsuppsättningar för att bli funktionella också. När det gäller AI finns det olika ontologier som kan betraktas som exempel.

Till exempel kan ett naturligt bearbetningssystem använda ontologier för att bestämma att ordet katt och hund är semantiskt lika. Två av de framträdande ontologierna finns i Ontolingua och Cyc. Ett abstrakt lager av Wordnet (lexikalisk databas) kan betraktas som en enkel ontologi.

Ontologi baserad AI emulerar mänsklig prestation och låter systemet dra slutsatser baserade på innehåll och relationer.

Typer

Kunskaps modeller är av olika slag som löper längs ett kontinuum med början från den enklaste nivån där ett kontrollerat ordförråd introduceras för att uppmuntra användningen av densamma för en viss betydelse. Det finns olika typer av ontologier som används inom artificiell intelligens. Några av dem är:

Den semantiska webben

Den semantiska webben är ett sätt genom vilket maskintolkbar kunskap tillåts distribueras på webben. Dessa sidor är också avsedda att läsas av människor istället för att bara tillhandahålla HTML-sidor. Dessa webbplatser tillhandahåller också information som kan användas av datorer.

RDF

RDF tillåter meningarna att reifieras på deras språk, vilket innebär att det kan presentera godtyckliga logiska formler som i allmänhet är oavgjorda. Att vara obestämbar är inte nödvändigtvis en dålig sak, det är bara att beräkningstid som systemet kan ta inte kan fixas. Till exempel är enkla logikprogram med funktionssymboler och alla programmeringsspråk praktiskt taget oavgjorda.

XML

XML eller Extensive Markup language används för att tillhandahålla en maskinläsbar syntaxdesign. Dessutom kan människor läsa den också. Det är ett textbaserat språk där objekt placeras hierarkiskt. Syntaxen för XML är ganska komplicerad men på den enkla nivån är taggen antingen i formen .

URI

En URI eller Uniform Resource Identifier används för den unika identifieringen av en resurs. En resurs kan vara vad som helst med en unik identitet. En URI är en sträng som hänvisar till en resurs som kan inkludera en person, en webbsida eller ett företag, men vanligtvis använder URI:er syntaxen för en webbadress.

Användnings applikation: Ontologi i AI

Inom artificiell intelligens har ontologi utbredd användning eftersom den hjälper till att förbättra kvaliteten på data för träningsdatauppsättningar. Det ger mer sammanhängande och enkel navigering när användare vill flytta från ett koncept till ett annat i ontologistruktur.

Å andra sidan, intressant nog kan ontologi användas för att skapa en kunskapsgraf för uppsättningen individuella fakta. En kunskap kan beskrivas som en uppsättning enheter där noder och kanter mellan noderna förklarar typen och förhållandet mellan dem.

En ny uppgång har setts när det gäller att uttrycka ontologier med användning av ontologi i språk som Web Ontology Language (OWL). En domänspecifik ontologi är en kombination med AI-drivna verktyg för dataanalys som kan tjäna relevant data och avslöja nya datatrender och mönster. Det betyder att ontologi kan passa varje organisations mål som antingen kan vara logiska, semantiska, matematiskt baserade tillvägagångssätt.

Jag hoppas att du gillar artikeln, dela den eftersom det kommer att vara en gest av uppskattning för oss.

Läs också: Vad är ontologi?; Ontologi av Utbildningen; Ontologi inom medicin och omvårdnad

Extern resurs: earley

This post is also available in: English (Engelska) Français (Franska) Deutsch (Tyska) Español (Spanska) Dansk (Danska) Nederlands (Nederländska) Svenska Italiano (Italienska) Português (Portugisiska, Portugal)