Ontologie in AI

Ontologie in AI: Betekenis, Voorbeeld, Soorten, Gebruik-toepassing. In kunstmatige intelligentie heeft ontologie betrekking op een gedeeld vocabulaire voor onderzoekers. Het bevat definities van het basisconcept en de relatie daartussen die machinaal interpreteerbaar zijn.

Ontologie in AI stelt de commando’s van het systeem in staat om de inhoud en relaties ertussen te gebruiken om speculaties te maken die menselijk gedrag imiteren.

Als we het alleen over ontologie hebben, dan is het een tak van de filosofie die zich bezighoudt met de studie van bestaan en zijn. Bovendien verwijst praktisch ondernemen naar een constructie die verschillende informatiebronnen verbindt en bestaat uit het met elkaar verbinden van gegevens uit meerdere domeinen. Het kan worden gebruikt als een middel om organisatorische verschillen op te lossen om de integratie tussen databases te verbeteren.

Betekenis

Laten we eens kijken naar de betekenis van ontologie in kunstmatige intelligentie. De afgelopen jaren is er snelle vooruitgang geboekt in kunstmatige intelligentie en zijn takken, zoals deep learning en machine learning.

Het werk van kunstmatige intelligentie is dat het relevante informatie extraheert en inzichten uit gegevens genereert om geschikte oplossingen te vinden die zijn waargenomen tijdens de ontdekking van kunstmatige intelligentie.

Maar het uitvoeren van deze programma’s is niet eenvoudig, omdat het algoritmen, gegevens en code vereist, en de vertaling ervan naar iets zinvols datawetenschap vereist.

Met behulp van data sciences kunnen organisaties communiceren met klanten, stakeholders, de trend volgen en analyseren. Aanwezigheid van Ontologie in dit geval met relevante termen en verbindingen uit een specifiek domein, wordt het proces van het identificeren van het concept, het verbeteren van het concept en het verenigen van gegevens voor kritieke informatie gestroomlijnd.

Een veel voorkomende misvatting is dat machine learning beter wordt met meer gegevens, maar veel onderzoekers hebben deze bewering ontkend. Met een stap naar voren realiseren de bedrijven zich dat te veel overweldigend kan zijn om te analyseren, waardoor de complexiteit van de waarde en hogere investeringen in termen van geld en tijd zowel teniet worden gedaan.

Volgens de onderzoeken mislukt 85% van de projecten van kunstmatige intelligentie om deze reden. Dit komt door een gebrek aan inzicht in hoe een grote hoeveelheid gegevens kan worden gebruikt. Als we ze in deze richting concentreren, markeren de ontologieën het opmerkelijke verschil.

Ontologische modellering kan een AI-systeem helpen zijn reikwijdte te verbreden. Het kan elk type gegevens bevatten en of de gegevens een gestructureerd, ongestructureerd of ongestructureerd formaat hebben. Het versoepelt de data-integratie. Het kan een enorme hoeveelheid gegevens als invoer geven. Het voordeel van ontologie is dat het verschillende organisaties in verschillende sectoren kan helpen om unieke doelen te stellen.

Volgens Enterprises moet AI in staat zijn om snellere digitale transformatie mogelijk te maken, wat betekent dat het vermogen om snel te schalen essentieel is. Bedrijven kunnen dit mogelijk maken door een herhaalbaar raamwerk te ontwikkelen in plaats van een gegevensketen op één locatie te gebruiken die zou kunnen groeien door bestaande associatieve relaties.

Om organisaties aan de macht te brengen, kunnen hun AI-projecten Ontology helpen om een herbruikbare en adaptieve structuur te bieden.

Voorbeeld

Op ontologie gebaseerde kunstmatige intelligentie kan resulteren in zeer gerichte resultaten en het vereist geen trainingssets om ook functioneel te worden. Wat AI betreft, bestaan er verschillende ontologieën die als voorbeeld kunnen worden beschouwd.

Een natuurlijk verwerkingssysteem kan bijvoorbeeld gebruik maken van ontologieën om te beslissen dat de woorden kat en hond semantisch gelijk zijn. Twee van de prominente ontologieën zijn aanwezig in Ontolingua en Cyc. Een abstracte laag van Wordnet (lexicale database) kan worden beschouwd als een eenvoudige ontologie.

Op ontologie gebaseerde AI emuleert menselijke prestaties en stelt het systeem in staat om conclusies te trekken op basis van inhoud en relaties.

Soorten

Kennismodellen zijn van verschillende typen die langs een continuüm lopen, beginnend bij het eenvoudigste niveau waarin een gecontroleerd vocabulaire wordt geïntroduceerd om het gebruik ervan voor een bepaalde betekenis aan te moedigen. Er zijn verschillende soorten ontologieën die worden gebruikt in kunstmatige intelligentie. Sommige ervan zijn:

Het semantische web

Het semantische web is een manier waarop machinaal interpreteerbare kennis op het web mag worden verspreid. Deze pagina’s zijn ook bedoeld om door mensen te worden gelezen in plaats van alleen HTML-pagina’s aan te bieden. Deze websites bieden ook informatie die door computers kan worden gebruikt.

RDF

Met RDF kunnen de zinnen in hun taal worden gereïficeerd, wat betekent dat het willekeurige logische formules kan presenteren die over het algemeen onbeslisbaar zijn. Onbeslisbaar zijn is niet per se een slechte zaak, het is alleen dat de rekentijd die het systeem in beslag kan nemen, niet kan worden vastgesteld. Bijvoorbeeld eenvoudige logische programma’s met functiesymbolen en alle programmeertalen zijn vrijwel onbeslisbaar.

XML

XML of Extensive Markup-taal wordt gebruikt voor het leveren van een machineleesbaar syntaxisontwerp. Bovendien kunnen mensen het ook lezen. Het is een op tekst gebaseerde taal waarin items hiërarchisch worden geplaatst. De syntaxis voor XML is behoorlijk ingewikkeld, maar op het eenvoudige niveau heeft de tag de vorm .

URI

Voor de unieke identificatie van een middel wordt een URI of Uniform Resource Identifier gebruikt. Een hulpbron kan alles zijn met een unieke identiteit. Een URI is een tekenreeks die verwijst naar een bron die een persoon, een webpagina of een bedrijf kan bevatten, maar meestal gebruiken URI’s de syntaxis van een webadres.

Gebruik-toepassing: ontologie in AI

In kunstmatige intelligentie wordt Ontology wijdverbreid gebruikt omdat het helpt om de kwaliteit van gegevens voor trainingsdatasets te verbeteren. Het biedt een meer coherente en gemakkelijke navigatie wanneer gebruikers van het ene concept naar het andere willen gaan in de ontologiestructuur.

Aan de andere kant kan ontologie interessant worden gebruikt voor het maken van een kennisgrafiek voor de verzameling individuele feiten. Een stukje kennis kan worden beschreven als een reeks entiteiten waarbij knooppunten en randen tussen de knooppunten het type en de relatie tussen de knooppunten verklaren.

Een recente opname is gezien in het uiten van ontologieën met het gebruik van ontologie in talen zoals Web Ontology Language (OWL). Een domeinspecifieke ontologie is een combinatie met AI-gestuurde tools voor data-analyse die relevante data kunnen dienen en nieuwe datatrends en -patronen kunnen ontdekken. Het betekent dat ontologie past bij het doel van elke organisatie, wat zowel logische, semantische als wiskundige benaderingen kan zijn.

Ik hoop dat je het artikel leuk vindt, deel het, want het zal een gebaar van waardering voor ons zijn.

Lees ook:Ontologie in onderzoek; Ontologie in de informatiewetenschap

Externe bron: earley

This post is also available in: English (Engels) Français (Frans) Deutsch (Duits) Español (Spaans) Dansk (Deens) Nederlands Svenska (Zweeds) Italiano (Italiaans) Português (Portugees, Portugal)