Ontologie in der KI

Ontologie in der KI: Bedeutung, Beispiel, Typen, Verwendungszweck. In der Künstlichen Intelligenz bezieht sich die Ontologie auf ein gemeinsames Vokabular für Forscher. Es enthält Definitionen des Grundkonzepts und der Beziehung zwischen ihnen, die maschinell interpretierbar sind.

Ontologie in der KI ermöglicht es den Befehlen des Systems, die Inhalte und Beziehungen zwischen ihnen zu verwenden, um Spekulationen anzustellen, die menschliches Verhalten imitieren.

Wenn man nur von Ontologie spricht, dann ist es ein Zweig der Philosophie, der sich mit dem Studium der Existenz und des Seins befasst. Darüber hinaus bezieht sich praktisches Geschäft auf eine Konstruktion, die verschiedene Informationsquellen bindet und darin besteht, Daten aus mehreren Domänen miteinander zu verbinden. Es kann als Mittel zum Auflösen organisatorischer Unterschiede verwendet werden, um die Integration zwischen Datenbanken zu verbessern.

Bedeutung

Werfen wir einen Blick auf die Bedeutung der Ontologie in der Künstlichen Intelligenz. Die künstliche Intelligenz und ihre Zweige wie Deep Learning und maschinelles Lernen haben in den vergangenen Jahren rasante Fortschritte gemacht.

Die Arbeit der künstlichen Intelligenz besteht darin, relevante Informationen zu extrahieren und Erkenntnisse aus Daten zu generieren, um geeignete Lösungen zu finden, die während der Entdeckung der künstlichen Intelligenz beobachtet wurden.

Aber die Ausführung dieser Programme ist nicht einfach, da sie Algorithmen, Daten und Code erfordert, und ihre Übersetzung in etwas Sinnvolles erfordert Data Science.

Mit Hilfe von Data Sciences können Unternehmen mit Kunden und Stakeholdern kommunizieren, den Trend verfolgen und analysieren. Das Vorhandensein der Ontologie in diesem Fall mit relevanten Begriffen und Verbindungen aus einem bestimmten Bereich, der Prozess der Identifizierung des Konzepts, der Verbesserung des Konzepts und der Vereinheitlichung von Daten für kritische Informationen wird rationalisiert.

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass maschinelles Lernen mit mehr Daten besser wird, obwohl viele Forscher diese Behauptung bestritten haben. Mit dem Voranschreiten erkennen die Unternehmen, dass die Analyse zu viel überwältigend sein kann, was die Komplexität des Wertes zerstört und höhere Investitionen in Form von Geld und Zeit verursacht.

Studien zufolge scheitern 85 % der Projekte der Künstlichen Intelligenz an diesem Grund. Es liegt an einem mangelnden Verständnis dafür, wie eine große Datenmenge genutzt werden kann. Wenn wir sie in diese Richtung fokussieren, markieren die Ontologien den bemerkenswerten Unterschied.

Die ontologische Modellierung kann einem KI-System helfen, seinen Anwendungsbereich zu erweitern. Es kann jede Art von Daten enthalten und ob die Daten in einem strukturierten, unstrukturierten oder unstrukturierten Format vorliegen. Es erleichtert die Datenintegration. Es kann eine große Menge an Daten als Eingabe liefern. Der Vorteil der Ontologie besteht darin, dass verschiedene Organisationen in verschiedenen Branchen einzigartige Ziele festlegen können.

Laut Enterprises sollte KI in der Lage sein, eine schnellere digitale Transformation zu ermöglichen, was bedeutet, dass die Fähigkeit zur schnellen Skalierung unerlässlich ist. Unternehmen können dies ermöglichen, indem sie ein wiederholbares Framework entwickeln, anstatt eine Datenkette an einem Ort zu verwenden, die durch bestehende assoziative Beziehungen wachsen könnte.

Unternehmen können ihre KI-Projekte Ontology dabei unterstützen, eine wiederverwendbare und anpassungsfähige Struktur bereitzustellen.

Beispiel

Ontologiebasierte künstliche Intelligenz kann zu äußerst zielgerichteten Ergebnissen führen und erfordert keine Trainingssätze, um auch funktionsfähig zu werden. In Bezug auf KI existieren verschiedene Ontologien, die als Beispiele betrachtet werden können.

Beispielsweise kann ein natürliches Verarbeitungssystem Ontologien verwenden, um zu entscheiden, dass die Wörter Katze und Hund semantisch ähnlich sind. Zwei der prominentesten Ontologien sind in Ontolingua und Cyc vorhanden. Eine abstrakte Ebene von Wordnet (lexikalische Datenbank) kann als einfache Ontologie betrachtet werden.

Ontologiebasierte KI emuliert die menschliche Leistung und ermöglicht es dem System, Rückschlüsse auf der Grundlage von Inhalten und Beziehungen zu ziehen.

Typen

Es gibt verschiedene Arten von Wissensmodellen, die entlang eines Kontinuums verlaufen, beginnend mit der einfachsten Ebene, in der ein kontrolliertes Vokabular eingeführt wird, um die Verwendung derselben für eine bestimmte Bedeutung zu fördern. Es gibt verschiedene Arten von Ontologien, die in der künstlichen Intelligenz verwendet werden. Einige von ihnen sind:

Das semantische Web

Das semantische Web ist ein Weg, durch den maschinell interpretierbares Wissen im Web verbreitet werden kann. Diese Seiten sollen auch von Menschen gelesen werden, anstatt nur HTML-Seiten bereitzustellen. Diese Websites bieten auch Informationen, die von Computern verwendet werden können.

RDF

RDF erlaubt die Verdinglichung der Sätze in ihren Sprachen, was bedeutet, dass es willkürliche logische Formeln darstellen kann, die im Allgemeinen unentscheidbar sind. Unentscheidbar zu sein ist nicht unbedingt eine schlechte Sache, es ist nur so, dass die Rechenzeit, die das System möglicherweise benötigt, nicht festgelegt werden kann. Beispielsweise sind einfache Logikprogramme mit Funktionssymbolen und alle Programmiersprachen praktisch unentscheidbar.

XML

XML oder Extensive Markup Language wird verwendet, um ein maschinenlesbares Syntaxdesign bereitzustellen. Darüber hinaus können Menschen es auch lesen. Es ist eine textbasierte Sprache, in der Elemente hierarchisch angeordnet sind. Die Syntax für XML ist ziemlich kompliziert, aber auf der einfachen Ebene hat das Tag entweder die Form .

URI

Ein URI oder Uniform Resource Identifier dient der eindeutigen Identifizierung einer Ressource. Eine Ressource kann alles sein, was eine eindeutige Identität trägt. Ein URI ist eine Zeichenfolge, die sich auf eine Ressource bezieht, die eine Person, eine Webseite oder ein Unternehmen enthalten kann, jedoch verwenden URIs üblicherweise die Syntax einer Webadresse.

Use-Application: Ontologie in der KI

In der künstlichen Intelligenz hat die Ontologie weit verbreitete Anwendungen, da sie hilft, die Qualität der Daten für Trainingsdatensätze zu verbessern. Es bietet eine kohärentere und einfachere Navigation, wenn Benutzer in der Ontologiestruktur von einem Konzept zu einem anderen wechseln möchten.

Andererseits kann die Ontologie interessanterweise zur Erstellung eines Wissensgraphen für die Menge der einzelnen Fakten verwendet werden. Ein Teil des Wissens kann als eine Menge von Entitäten beschrieben werden, wobei Knoten und Kanten zwischen den Knoten den Typ und die Beziehung zwischen ihnen erklären.

In jüngster Zeit wurde die Verwendung von Ontologien in Sprachen wie der Web Ontology Language (OWL) zum Ausdruck gebracht. Eine domänenspezifische Ontologie ist eine Kombination mit KI-gesteuerten Tools für die Datenanalyse, die relevante Daten liefern und neue Datentrends und -muster aufdecken können. Dies bedeutet, dass die Ontologie zu den Zielen jeder Organisation passen kann, die entweder logische, semantische oder mathematisch basierte Ansätze sein können.

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Lesen Sie auch:Ontologie vs. Taxonomie; Ontologie in der Informationswissenschaft; Was ist Ontologie?

Externe Ressource: earley

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