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Ontología en IA

Ontología en IA: Significado, Ejemplo, tipos, aplicación de uso. En Inteligencia Artificial, la ontología se relaciona con un vocabulario compartido por los investigadores. Incluye definiciones del concepto básico y la relación entre ellos que son interpretables por máquina.

Ontología en IA: Significado, Ejemplo, tipos, aplicación de uso
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Ontología en IA: Significado, Ejemplo, tipos, aplicación de uso

La ontología en IA permite que los comandos del sistema utilicen los contenidos y las relaciones entre ellos para realizar la especulación que imita el comportamiento humano.

Si se habla solo de ontología, entonces es una rama de la filosofía que se ocupa del estudio de la existencia y el ser. Además, el negocio práctico se refiere a la construcción que une diferentes fuentes de información y consiste en interconectar datos de múltiples dominios. Se puede utilizar como un medio para resolver diferencias organizativas para mejorar la integración entre bases de datos.

Significado

Echemos un vistazo al significado de ontología en Inteligencia Artificial. Se ha visto un rápido avance en la inteligencia artificial y sus ramas, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático en los años anteriores.

El trabajo de la Inteligencia Artificial es que extrae información relevante y genera conocimientos a partir de los datos para encontrar soluciones adecuadas que se han observado a lo largo del descubrimiento de la Inteligencia Artificial.

Pero la ejecución de estos programas no es fácil, ya que requiere algoritmos, datos y código, y su traducción a algo significativo requiere ciencia de datos.

Con la ayuda de las ciencias de datos, las organizaciones pueden comunicarse con los clientes, las partes interesadas, realizar un seguimiento y analizar la tendencia. Presencia de ontología en este caso con términos relevantes y conexiones de un dominio específico, el proceso de identificación del concepto, mejora del concepto y unificación de datos para información crítica se simplifica.

Una idea errónea común es que el aprendizaje automático mejora con más datos, sin embargo, muchos investigadores han negado esta afirmación. Al dar un paso adelante, las empresas se dan cuenta de que demasiado puede ser abrumador para analizar, destruyendo la complejidad del valor y las mayores inversiones en términos de dinero y tiempo.

Según los estudios, el 85% de los proyectos de Inteligencia Artificial fracasan por este motivo. Se debe a la falta de comprensión de cómo se puede utilizar una gran cantidad de datos. Si las enfocamos en esta dirección, las ontologías marcan el notable diferencial.

El modelado ontológico puede ayudar a un sistema de IA a ampliar su alcance. Puede incluir cualquier tipo de datos y si los datos están en un formato estructurado, no estructurado o no estructurado. Facilita la integración de datos. Puede dar una gran cantidad de datos como entrada. El beneficio de la ontología es que puede ayudar a diversas organizaciones en diferentes industrias a establecer objetivos únicos.

Según Enterprises, la IA debería poder permitir una transformación digital más rápida, lo que significa que la capacidad de escalar rápidamente es esencial. Las empresas pueden habilitar esto mediante el desarrollo de un marco repetible en lugar de utilizar una cadena de datos en una ubicación que podría crecer a través de las relaciones asociativas existentes.

Para que las organizaciones tengan poder, sus proyectos de Onotolía IA pueden ayudar a proporcionar una estructura adaptable y reutilizable.

Ejemplo

La inteligencia artificial basada en ontologías puede generar resultados extremadamente específicos y no requiere conjuntos de entrenamiento para volverse funcional también. En cuanto a la IA, existen diferentes ontologías que pueden ser consideradas como ejemplos.

Por ejemplo, un sistema de procesamiento natural puede hacer uso de ontologías para decidir que las palabras gato y perro son semánticamente similares. Dos de las ontologías destacadas están presentes en Ontolingua y Cyc. Una capa abstracta de Wordnet (base de datos léxica) puede considerarse como una ontología simple.

La IA basada en ontologías emula el desempeño humano y permite que el sistema haga inferencias basadas en el contenido y las relaciones.

Tipos

Los modelos de conocimiento son de diferentes tipos que recorren un continuo comenzando desde el nivel más simple en el que se introduce un vocabulario controlado para fomentar el uso del mismo para un significado particular. Hay diferentes tipos de ontologías que se utilizan en Inteligencia Artificial. Algunos de ellos son:

La Web Semántica

La web semántica es una forma a través de la cual se permite distribuir conocimiento interpretable por máquina en la Web. Estas páginas también están destinadas a ser leídas por humanos en lugar de solo proporcionar páginas HTML. Estos sitios web también proporcionan información que puede ser utilizada por las computadoras.

RDF

RDF permite reificar las oraciones en sus idiomas, lo que significa que puede presentar fórmulas lógicas arbitrarias que generalmente son indecidibles. Ser indecidible no es necesariamente algo malo, es solo que el tiempo de cálculo que puede tomar el sistema no se puede fijar. Por ejemplo, los programas lógicos simples con símbolos de función y todos los lenguajes de programación son virtualmente indecidibles.

XML

El lenguaje XML o Extensive Markup se utiliza para proporcionar un diseño de sintaxis legible por máquina. Además, los humanos también pueden leerlo. Es un lenguaje basado en texto en el que los elementos se colocan jerárquicamente. La sintaxis de XML es bastante complicada; sin embargo, en el nivel simple, la etiqueta tiene la forma .

URI

Se utiliza un URI o identificador uniforme de recursos para la identificación única de un recurso. Un recurso puede ser cualquier cosa que tenga una identidad única. Un URI es una cadena que se refiere a un recurso que puede incluir una persona, una página web o una corporación; sin embargo, los URI comúnmente usan la sintaxis de una dirección web.

Uso-Aplicación: Ontología en IA

En inteligencia artificial, la ontología tiene usos generalizados, ya que ayuda a mejorar la calidad de los datos para el entrenamiento de conjuntos de datos. Proporciona una navegación más coherente y sencilla cuando los usuarios desean pasar de un concepto a otro en la estructura de la ontología.

Por otro lado, curiosamente la ontología se puede utilizar para la creación de un gráfico de conocimiento para el conjunto de hechos individuales. Una pieza de conocimiento se puede describir como un conjunto de entidades donde los nodos y los bordes entre los nodos explican el tipo y la relación entre ellos.

Se ha visto una aceptación reciente en la expresión de ontologías con el uso de ontología en lenguajes como Web Ontology Language (OWL). Una ontología específica de dominio es una combinación con herramientas impulsadas por IA para el análisis de datos que pueden proporcionar datos relevantes y descubrir nuevas tendencias y patrones de datos.

Significa que la ontología puede adaptarse al objetivo de cada organización, que puede ser enfoques lógicos, semánticos o matemáticos.

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Lea también: Ontología de la educación; Ontología en medicina y enfermería

Recurso externo: earley

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