Ontologie en IA: signification, Exemple, types, utilisation-application. En Intelligence Artificielle, l’ontologie renvoie à un vocabulaire commun aux chercheurs. Il comprend des définitions du concept de base et de la relation entre eux qui sont interprétables par la machine.
L’ontologie dans l’IA permet aux commandes du système d’utiliser le contenu et les relations entre elles pour faire la spéculation qui imite le comportement humain.
Si on ne parle que d’ontologie, c’est une branche de la philosophie qui traite de l’étude de l’existence et de l’être. De plus, les affaires pratiques font référence à la construction qui lie différentes sources d’information et consiste à interconnecter des données provenant de plusieurs domaines. Il peut être utilisé comme un moyen de résoudre les différences organisationnelles pour améliorer l’intégration entre les bases de données.
Signification
Jetons un coup d’œil à la signification de l’ontologie dans l’intelligence artificielle. Des progrès rapides ont été observés dans l’intelligence artificielle et ses branches telles que l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique au cours des années précédentes.
Le travail de l’intelligence artificielle consiste à extraire des informations pertinentes et à générer des informations à partir de données pour trouver des solutions appropriées qui ont été observées tout au long de la découverte de l’intelligence artificielle.
Mais l’exécution de ces programmes n’est pas facile car elle nécessite des algorithmes, des données et du code, et sa traduction en quelque chose de significatif nécessite la science des données.
Avec l’aide des sciences des données, les organisations peuvent communiquer avec les clients, les parties prenantes, suivre et analyser la tendance. Présence d’ontologie dans ce cas avec des termes et des connexions pertinents d’un domaine spécifique, le processus d’identification du concept, d’amélioration du concept et d’unification des données pour les informations critiques devient rationalisé.
Une idée fausse courante est que l’apprentissage automatique s’améliore avec plus de données, mais de nombreux chercheurs ont nié cette affirmation. En avançant, les entreprises se rendent compte que trop de choses peuvent être écrasantes à analyser, détruisant la complexité de la valeur et des investissements plus importants en termes d’argent et de temps.
Selon les études, 85% des projets d’Intelligence Artificielle échouent à cause de cette raison. C’est à cause d’un manque de compréhension de la façon dont une grande quantité de données peut être utilisée. Si on les focalise dans ce sens, les ontologies marquent le remarquable différentiel.
La modélisation ontologique peut aider un système d’IA à élargir sa portée. Il peut inclure n’importe quel type de données et si les données sont dans un format structuré, non structuré ou non structuré. Il facilite l’intégration des données. Il peut fournir une grande quantité de données en entrée. L’avantage de l’ontologie est qu’elle peut permettre à diverses organisations de différents secteurs d’établir des objectifs uniques.
Selon Enterprises, l’IA devrait pouvoir permettre une transformation numérique plus rapide, ce qui signifie que la capacité d’évoluer rapidement est essentielle. Les entreprises peuvent y parvenir en développant un cadre reproductible au lieu d’utiliser une chaîne de données à un emplacement qui pourrait se développer grâce aux relations associatives existantes.
Pour que les organisations puissent fonctionner, leurs projets d’IA Ontology peuvent aider à fournir une structure réutilisable et adaptative.
Exemple
L’intelligence artificielle basée sur des ontologies peut donner des résultats extrêmement ciblés et ne nécessite pas d’ensembles de formation pour devenir également fonctionnels. Concernant l’IA, différentes ontologies existent qui peuvent être considérées comme des exemples.
Par exemple, un système de traitement naturel peut utiliser des ontologies pour décider que les mots chat et chien sont sémantiquement similaires. Deux des principales ontologies sont présentes dans Ontolingua et Cyc. Une couche abstraite de Wordnet (base de données lexicale) peut être considérée comme une simple ontologie.
L’IA basée sur l’ontologie émule les performances humaines et permet au système de faire des inférences basées sur le contenu et les relations.
Les types
Les modèles de connaissances sont de différents types qui s’étendent sur un continuum commençant au niveau le plus simple dans lequel un vocabulaire contrôlé est introduit pour encourager l’utilisation de celui-ci pour une signification particulière. Il existe différents types d’ontologies utilisées en Intelligence Artificielle. Certains d’entre eux sont:
Le Web sémantique
Le Web sémantique est un moyen par lequel les connaissances interprétables par la machine sont autorisées à être distribuées sur le Web. Ces pages sont également destinées à être lues par des humains au lieu de simplement fournir des pages HTML. Ces sites Web fournissent également des informations pouvant être utilisées par des ordinateurs.
RDF
RDF permet aux phrases d’être réifiées dans leurs langues, ce qui signifie qu’il peut présenter des formules logiques arbitraires qui sont généralement indécidables. Être indécidable n’est pas nécessairement une mauvaise chose, c’est juste que le temps de calcul que le système peut prendre ne peut pas être fixé. Par exemple, les programmes logiques simples avec des symboles de fonction et tous les langages de programmation sont pratiquement indécidables.
XML
XML ou langage de balisage étendu est utilisé pour fournir une conception de syntaxe lisible par machine. De plus, les humains peuvent aussi le lire. Il s’agit d’un langage textuel dans lequel les éléments sont placés de manière hiérarchique. La syntaxe pour XML est assez compliquée cependant au niveau simple, la balise est soit sous la forme
URI
Un URI ou Uniform Resource Identifier est utilisé pour l’identification unique d’une ressource. Une ressource peut être tout ce qui porte une identité unique. Un URI est une chaîne faisant référence à une ressource qui peut inclure une personne, une page Web ou une société, mais les URI utilisent généralement la syntaxe d’une adresse Web.
Usage-Application : Ontologie en IA
Dans l’intelligence artificielle, l’ontologie a des utilisations répandues car elle contribue à améliorer la qualité des données pour les ensembles de données de formation. Il offre une navigation plus cohérente et plus facile lorsque les utilisateurs souhaitent passer d’un concept à un autre dans la structure de l’ontologie.
D’autre part, il est intéressant de noter que l’ontologie peut être utilisée pour la création d’un graphe de connaissances pour l’ensemble des faits individuels. Une connaissance peut être décrite comme un ensemble d’entités où les nœuds et les arêtes entre les nœuds expliquent le type et la relation entre eux.
Une adoption récente a été observée dans l’expression d’ontologies avec l’utilisation de l’ontologie dans des langages tels que Web Ontology Language (OWL). Une ontologie spécifique à un domaine est une combinaison avec des outils basés sur l’IA pour l’analyse de données qui peuvent servir des données pertinentes et découvrir de nouvelles tendances et modèles de données. Cela signifie que l’ontologie peut s’adapter à l’objectif de chaque organisation, qui peut être une approche logique, sémantique ou mathématique.
J’espère que vous aimez l’article, partagez-le car ce sera un geste d’appréciation pour nous.
Lire aussi : Ontologie en sciences de l’information; Ontologie de l’éducation
Ressource externe: earley
This post is also available in:
English (Anglais) 
Français 
Deutsch (Allemand) 
Español (Espagnol) 
Dansk (Danois) 
Nederlands (Néerlandais) 
Svenska (Suédois) 
Italiano (Italien) 
Português (Portugais - du Portugal)
