认知系统应该将机器学习与语义技术相结合
知识模型一起工作(另请参阅:分类法和本体论–知识建模的阴阳)。 机器学习算法从数据中学习,因此,成功的实现显然与数据质量和编码数据的语义(含义)所采用的方法密切相关。语义知识图有助于大幅提高数据质量。他们还将启动您的机器学习项目。Yanko Ivanov最近发表的一篇文章概括地说:“机器学习算法是一个小孩,他首先需要学习您的语言基础。” 在最近几个月中,我们观察到了市场趋势:各种组织已经基于机器学习实现了他们的第一个应用程序版本。在第二次迭代中,他们正在寻找可帮助他们解决以下三个问题的技术和方法:
人工智能不仅仅是一种技术 面对“知识获取瓶颈”,这也意味着专家的知识被视为任何组织的重要资产。不应将这些黄金财富转移到云中,以免我们无法控制的某些机器对其进行处理。相反,关键是有效实施包括中小企业在内的各种技术和方法的良好结合。好的AI策略不仅要立即产生更好的结果,还在于我们如何建立人与机器之间的有效合作关系。
最新发布的IDC白皮书讨论了人工智能的社会技术方面,并深入探讨了问题的核心:“拥抱语义技术以提供认知解决方案可以使组织大大减少对开发人员和IT专 (编辑:开发网_开封站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |