Ontologia nell’IA

Ontologia nell’IA: Significato, Esempio, Tipi, Applicazione d’uso. Nell’intelligenza artificiale, l’ontologia si riferisce a un vocabolario condiviso per i ricercatori. Include le definizioni del concetto di base e la relazione tra di loro che sono interpretabili dalla macchina.

L’ontologia in AI consente ai comandi del sistema di utilizzare i contenuti e le relazioni tra di loro per fare la speculazione che imita il comportamento umano.

Se si parla solo di ontologia, allora è una branca della filosofia che si occupa dello studio dell’esistenza e dell’essere. Inoltre, l’attività pratica si riferisce alla costruzione che lega diverse fonti di informazione e consiste nell’interconnessione di dati provenienti da più domini. Può essere utilizzato come mezzo per risolvere le differenze organizzative per migliorare l’integrazione tra i database.

Significato

Diamo un’occhiata al significato di ontologia nell’intelligenza artificiale. Negli anni precedenti sono stati osservati rapidi progressi nell’intelligenza artificiale e nei suoi rami come il deep learning e l’apprendimento automatico.

Il lavoro dell’intelligenza artificiale è che estrae informazioni rilevanti e genera approfondimenti dai dati per trovare soluzioni adeguate che sono state osservate durante la scoperta dell’intelligenza artificiale.

Ma l’esecuzione di questi programmi non è facile in quanto richiede algoritmi, dati e codice e la sua traduzione in qualcosa di significativo richiede la scienza dei dati.

Con l’aiuto delle scienze dei dati, le organizzazioni possono comunicare con clienti, stakeholder, tracciare e analizzare la tendenza. La presenza dell’ontologia in questo caso con termini e connessioni rilevanti da un dominio specifico, il processo di identificazione del concetto, miglioramento del concetto e unificazione dei dati per le informazioni critiche diventa snello.

Un malinteso comune è che l’apprendimento automatico migliora con più dati, tuttavia molti ricercatori hanno negato questa affermazione. Facendo un passo avanti, le aziende si rendono conto che troppo può essere opprimente da analizzare, distruggendo la complessità del valore e maggiori investimenti in termini di denaro e tempo.

Secondo gli studi, l’85% dei progetti di Intelligenza Artificiale fallisce proprio per questo motivo. È a causa della mancanza di comprensione di come è possibile utilizzare una grande quantità di dati. Se le focalizziamo in questa direzione, le ontologie segnano il notevole differenziale.

La modellazione ontologica può aiutare un sistema di intelligenza artificiale ad ampliarne la portata. Può includere qualsiasi tipo di dati e se i dati sono in un formato strutturato, non strutturato o non strutturato. Leviga l’integrazione dei dati. Può fornire una grande quantità di dati come input. Il vantaggio dell’ontologia è che può diverse organizzazioni in diversi settori stabilire obiettivi unici.

Secondo Enterprises, l’IA dovrebbe essere in grado di consentire una trasformazione digitale più rapida significa che la capacità di scalare rapidamente è essenziale. Le aziende possono consentire ciò sviluppando un framework ripetibile invece di utilizzare una catena di dati in un’unica posizione che potrebbe crescere attraverso le relazioni associative esistenti.

Affinché le organizzazioni possano potenziare, i loro progetti di intelligenza artificiale Ontology possono aiutare a fornire una struttura riutilizzabile e adattiva.

Esempio

L’intelligenza artificiale basata sull’ontologia può portare a risultati estremamente mirati e non richiede che anche i set di formazione diventino funzionali. Per quanto riguarda l’IA, esistono diverse ontologie che possono essere considerate come esempi.

Ad esempio, un sistema di elaborazione naturale può fare uso di ontologie per decidere che la parola gatto e cane sono semanticamente simili. Due delle ontologie di spicco sono presenti in Ontolingua e Cyc. Uno strato astratto di Wordnet (database lessicale) può essere considerato come una semplice ontologia.

L’IA basata sull’ontologia emula le prestazioni umane e consente al sistema di fare inferenze basate su contenuto e relazioni.

Tipi

I modelli di conoscenza sono di diverso tipo che percorrono un continuum a partire dal livello più semplice in cui viene introdotto un vocabolario controllato per incoraggiare l’uso dello stesso per un significato particolare. Esistono diversi tipi di ontologie utilizzate nell’intelligenza artificiale. Alcuni di loro sono:

Il web semantico

Il web semantico è un modo attraverso il quale la conoscenza interpretabile dalla macchina può essere distribuita sul web. Queste pagine sono anche pensate per essere lette dagli esseri umani invece di fornire solo pagine HTML. Questi siti Web forniscono anche informazioni che possono essere utilizzate dai computer.

RDF

RDF consente di reificare le frasi nelle loro lingue, il che significa che può presentare formule logiche arbitrarie che sono generalmente indecidibili. Essere indecidibili non è necessariamente una cosa negativa, è solo che il tempo di calcolo che il sistema potrebbe impiegare non può essere riparato. Ad esempio, semplici programmi logici con simboli di funzione e tutti i linguaggi di programmazione sono praticamente indecidibili.

XML

Il linguaggio XML o Extensive Markup viene utilizzato per fornire un design della sintassi leggibile dalla macchina. Inoltre, anche gli esseri umani possono leggerlo. È un linguaggio basato su testo in cui gli elementi sono posizionati gerarchicamente. La sintassi per XML è piuttosto complicata, tuttavia a livello semplice il tag è nella forma .

URI

Un URI o Uniform Resource Identifier viene utilizzato per l’identificazione univoca di una risorsa. Una risorsa può essere qualsiasi cosa che porti un’identità unica. Un URI è una stringa che fa riferimento a una risorsa che può includere una persona, una pagina Web o una società, tuttavia comunemente gli URI utilizzano la sintassi di un indirizzo Web.

Uso-Applicazione: Ontologia nell’IA

Nell’Intelligenza Artificiale l’ontologia ha usi diffusi in quanto aiuta a migliorare la qualità dei dati per i set di dati di addestramento. Fornisce una navigazione più coerente e facile quando gli utenti desiderano spostarsi da un concetto all’altro nella struttura dell’ontologia.

D’altra parte, è interessante notare che l’ontologia può essere utilizzata per la creazione di un grafico della conoscenza per l’insieme dei fatti individuali. Un pezzo di conoscenza può essere descritto come un insieme di entità in cui i nodi e gli spigoli tra i nodi spiegano il tipo e la relazione tra di loro.

Un recente assorbimento è stato visto nell’esprimere ontologie con l’uso dell’ontologia in linguaggi come Web Ontology Language (OWL). Un’ontologia specifica del dominio è una combinazione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati che possono fornire dati rilevanti e scoprire nuove tendenze e modelli di dati. Significa che l’ontologia può adattarsi agli obiettivi di ogni organizzazione che possono essere approcci logici, semantici e matematici.

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Risorsa esterna: earley

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