Публикации по теме 'knowledge-graph'
Инкрементное машинное обучение для потоков событий связанных данных
Раскрытие возможностей прогнозов в реальном времени: введение в добавочное машинное обучение для потоков событий связанных данных
В этой статье обсуждается онлайн-машинное обучение, одна из самых интересных подобластей теории машинного обучения. Потенциал использования добавочного машинного обучения становится все более и более очевидным при работе над быстро движущимися потоками событий связанных данных (LDES) .
При использовании обычного метода машинного обучения много времени..
Связывание нейронных сущностей в JPMorgan Chase
Что такое привязка объектов?
Это задача присвоения уникального идентификатора неоднозначным упоминаниям именованных объектов в тексте.
Здесь « Париж » из текста получает уникальный идентификатор через URL-адрес (наиболее распространенный тип URI ) « wikipedia.org/wiki/Paris ». Обратите внимание, что тип URI, используемый для идентификации упомянутого объекта, однозначно зависит от домена. Например, вместо веб-адреса мы могли бы использовать ISBN, если бы нам нужно было..
База данных Knowledge Graph для AI/ML
В моем последнем блоге Использование вашей базы данных графов знаний для аналитики я обсуждал, как можно использовать графы знаний для обеспечения аналитики и практической аналитики, и объяснял простые вещи, которые мы можем сделать с графом знаний. В этом посте мы увеличим сложность, подняв граф знаний на новый уровень, используя его в качестве источника данных для решений машинного обучения (ML).
Потому что графы знаний могут иметь надежный список свойств и атрибутов, связанных с..
Системы прогнозирования типов от IBM устраняют необходимость в ручных аннотациях к графам знаний
Графы знаний (KG) — это графы, используемые для накопления и передачи реальных знаний. Узлы KG собирают информацию об интересующих объектах (таких как люди, места или события) в данном домене или задаче, а ребра представляют связи между ними. Чтобы предоставить жизненно важную информацию для связанных задач, таких как ответы на вопросы базы знаний (KBQA), использовались различные семантические веб-технологии для представления KG с явной семантикой, определяя тип для каждого узла...
Графы для графических нейронных сетей: от основ к приложениям — Часть 1b: Теория графов…
В этом посте, который является вторым постом из моей серии постов в блоге о графиках, мы рассмотрим еще 10 вопросов об основах теории графов.
Вы можете найти предыдущий пост здесь:
Вывод новых отношений с использованием вероятностной мягкой логики
Основная цель данных - предоставить полезную информацию, которой можно манипулировать для принятия важных решений. На заре компьютерных технологий такую полезную информацию можно было запрашивать из прямых данных, например из тех, что хранятся в базах данных. Если запрашиваемая информация не была доступна в этих хранилищах данных, то система не могла бы отвечать на запросы пользователей. Следовательно, в настоящее время, если мы рассматриваем массовый объем данных, присутствующих в..
Две минуты НЛП — Объяснимый ИИ с графиками знаний
XAI, глобальное и локальное объяснение моделей и причинно-следственный вывод
Модели глубокого обучения способствовали достижению беспрецедентных результатов в области искусственного интеллекта. Однако они не дают понятных человеку объяснений того, как достигаются их предсказания.
Системы Объяснимый ИИ (XAI) должны иметь возможность предоставлять объяснения своих прогнозов в понятной для человека форме. В тех случаях, когда ИИ оказывает огромное влияние на человеческую жизнь..
