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经过几十年的研究,知识工程作为一种人工智能驱动的解决方案正在重新出现,它可以从大数据中收集、理解和推断关系。知识工程是人工智能的一个分支,外观专利申请范例,它指的是创建规则或专家系统的过程,以描述或预测数据中的关系,专利代理咨询,这些关系通常由人类专家执行。当数据被孤立、未分类和无法访问时,影视申请版权,我们就无法从中获得见解。知识工程的目标是能够获取经过整合和评估的数据,并最终将这些信息中的见解转化为知识。但是我们从哪里开始,我们需要什么工具来开始呢?下面简单介绍一下现代知识工程的四大关键:语义网语义web通过形式化表示的、开放的本体论来增强web技术,这些本体论能够以机器可读和人类可读、互操作的方式清楚地描述现实世界中的域。表示知识或事实的基本数据结构非常简单。主谓宾语的组合具有高度的灵活性。这些被称为三元组,它可以作为一个图形进行处理,并形成链接的开放数据的基础。打开数据集开放数据是指在许可证允许免费重用的情况下发布的数据。公布公开政府数据的政府正在采取措施,提高透明度,最终实现问责制。开放数据集正在激增,当使用语义网的原理发布时,它们被称为链接的开放数据或"LOD"。链接的开放数据集当相互连接时,有助于在人类知识的筒仓之间建立更广泛的联系。这样可以连接和查询来自不同源的数据。观看:CCC在法兰克福书展上谈论知识工程机器学习机器学习是一种综合原始或语义丰富的内容以产生见解的方法。使用通用的软件框架,可以将机器学习过程有效地集成到知识工程管道中,这些框架包含了执行比以前更深入分析所需的数学和算法。机器学习方法分为两大类:有监督学习和无监督学习。有监督的算法被赋予标记的训练数据,而无监督学习算法在输入数据中寻找结构。知识工程管道的构建通常需要利用这两个类的算法。训练机器学习模型可能非常耗时。专用图形处理单元(gpu)是为矩阵数学运算而设计的,美国专利号几位,可以减少训练时间。一些云计算提供商支持按现收现付的方式使用GPU基础设施。云计算基础设施这种类型的基础设施,如亚马逊网络服务或谷歌云平台,已经成为一种财务可控的投资。云计算使快速原型和实验成为可能,专利检索工具,这归功于为特定任务临时获取大量计算资源的能力。从最初的"虚拟专用服务器"到数据流、图形数据库和机器学习等丰富的平台服务,可用的云服务的广度有了巨大的增长。这些能力,再加上快速上下扩展基础设施的能力,使云成为决定在何处构建知识工程管道时的实际选择。 继续学习:下载我们最新的白皮书《知识工程:在信息海洋中发现知识》。联系:了解CCC和Ixxus如何帮助组织实现数字化转型

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