Ontologia em IA: Significado, Exemplo, Tipos, Aplicação de Uso. Em Inteligência Artificial, a ontologia diz respeito a um vocabulário compartilhado por pesquisadores. Inclui definições do conceito básico e a relação entre eles que são interpretáveis por máquina.
A ontologia em IA permite que os comandos do sistema usem os conteúdos e as relações entre eles para fazer a especulação que imita o comportamento humano.
Se falar apenas de ontologia, então é um ramo da filosofia que lida com o estudo da existência e do ser. Além disso, o negócio prático refere-se à construção que liga diferentes fontes de informação e consiste em interligar dados de múltiplos domínios. Ele pode ser usado como um meio de resolver diferenças organizacionais para melhorar a integração entre bancos de dados.
Significado
Vamos dar uma olhada no significado de ontologia em Inteligência Artificial. O rápido avanço foi visto em Inteligência Artificial e seus ramos, como aprendizado profundo e aprendizado de máquina nos anos anteriores.
O trabalho da Inteligência Artificial é extrair informações relevantes e gerar insights de dados para encontrar soluções adequadas que foram observadas ao longo da descoberta da Inteligência Artificial.
Mas a execução desses programas não é fácil, pois requer algoritmos, dados e código, e sua tradução em algo significativo requer ciência de dados.
Com a ajuda da ciência de dados, as organizações podem se comunicar com clientes, partes interessadas, rastrear e analisar a tendência. Presença de Ontologia neste caso com termos relevantes e conexões de um domínio específico o processo de identificação do conceito, melhoria do conceito e unificação de dados para informações críticas torna-se simplificado.
Um equívoco comum é que o aprendizado de máquina fica melhor com mais dados, no entanto, muitos pesquisadores negaram essa afirmação. Com o avanço, as empresas percebem que muito pode ser difícil de analisar, destruindo a complexidade do valor e investimentos mais altos em termos de dinheiro e tempo.
De acordo com os estudos, 85% dos projetos de Inteligência Artificial falham por esse motivo. É por causa da falta de compreensão de como uma grande quantidade de dados pode ser utilizada. Se as focarmos nessa direção, as ontologias marcam o notável diferencial.
A modelagem ontológica pode ajudar um sistema de IA a ampliar seu escopo. Ele pode incluir qualquer tipo de dados e se os dados estão em um formato estruturado, não estruturado ou não estruturado. Ele suaviza a integração de dados. Ele pode fornecer uma grande quantidade de dados como entrada. O benefício da ontologia é que ela pode diversas organizações em diferentes setores, estabelecendo objetivos únicos.
De acordo com as empresas, a IA deve ser capaz de permitir uma transformação digital mais rápida, o que significa que a capacidade de escalar rapidamente é essencial. As empresas podem permitir isso desenvolvendo uma estrutura repetível em vez de usar uma cadeia de dados em um local que pode crescer por meio de relacionamentos associativos existentes.
Para o poder das organizações, seus projetos de IA Ontology podem ajudar a fornecer uma estrutura reutilizável e adaptável.
Exemplo
A Inteligência Artificial baseada em ontologia pode resultar em resultados extremamente direcionados e não requer conjuntos de treinamento para se tornarem funcionais também. Em relação à IA, existem diferentes ontologias que podem ser consideradas como exemplos.
Por exemplo, um sistema de processamento natural pode fazer uso de ontologias para decidir se as palavras gato e cachorro são semanticamente semelhantes. Duas das ontologias proeminentes estão presentes em Ontolingua e Cyc. Uma camada abstrata do Wordnet (banco de dados lexical) pode ser considerada como uma ontologia simples.
A IA baseada em ontologia emula o desempenho humano e permite que o sistema faça inferências com base no conteúdo e nos relacionamentos.
Tipos
Os modelos de conhecimento são de diferentes tipos que percorrem um continuum a partir do nível mais simples em que um vocabulário controlado é introduzido para encorajar o uso do mesmo para um determinado significado. Existem diferentes tipos de ontologias que são usadas em Inteligência Artificial. Alguns deles são:
A Web Semântica
A web semântica é uma maneira pela qual o conhecimento interpretável por máquina pode ser distribuído na web. Essas páginas também devem ser lidas por humanos em vez de apenas fornecer páginas HTML. Esses sites também fornecem informações que podem ser usadas por computadores.
RDF
O RDF permite que as sentenças sejam reificadas em seus idiomas, o que significa que pode apresentar fórmulas lógicas arbitrárias que geralmente são indecidíveis. Ser indecidível não é necessariamente uma coisa ruim, é apenas que o tempo de computação que o sistema pode levar não pode ser corrigido. Por exemplo, programas lógicos simples com símbolos de função e todas as linguagens de programação são virtualmente indecidíveis.
XML
A linguagem XML ou Extensive Markup é usada para fornecer um design de sintaxe legível por máquina. Além disso, os humanos também podem lê-lo. É uma linguagem baseada em texto em que os itens são colocados hierarquicamente. A sintaxe para XML é bastante complicada, mas no nível simples, a tag está no formato
URI
Um URI ou Identificador Uniforme de Recursos é usado para a identificação exclusiva de um recurso. Um recurso pode ser qualquer coisa que tenha uma identidade única. Um URI é uma string que se refere a um recurso que pode incluir uma pessoa, uma página da web ou uma corporação, mas geralmente URIs usam a sintaxe de um endereço da web.
Uso-Aplicação: Ontologia em IA
Em Inteligência Artificial Ontology tem usos generalizados, pois ajuda a melhorar a qualidade dos dados para conjuntos de dados de treinamento. Ele fornece uma navegação mais coerente e fácil quando os usuários desejam passar de um conceito para outro na estrutura da ontologia.
Por outro lado, curiosamente a ontologia pode ser usada para a criação de um grafo de conhecimento para o conjunto de fatos individuais. Um pedaço de conhecimento pode ser descrito como um conjunto de entidades onde nós e arestas entre os nós explicam o tipo e o relacionamento entre eles.
Uma recente aceitação foi vista na expressão de ontologias com o uso de ontologia em linguagens como Web Ontology Language (OWL). Uma ontologia específica de domínio é uma combinação com ferramentas orientadas por IA para análise de dados que podem fornecer dados relevantes e descobrir novas tendências e padrões de dados. Isso significa que a ontologia pode se adequar ao objetivo de cada organização, que pode ser lógica, semântica ou matemática.
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Leia também: Ontologia da educação; Ontologia em medicina e enfermagem; ontologia antiga
Recurso externo: earley