ТОП просматриваемых книг сайта:
ЯППИ. Сергей Владимирович Федоренко
Читать онлайн.Название ЯППИ
Год выпуска 2022
isbn
Автор произведения Сергей Владимирович Федоренко
Издательство Автор
Избирательное линейное разрешение определенного предложения (также просто разрешение SLD) (Selective Linear Definite clause resolution) – это основное правило вывода, используемое в логическом программировании. Это уточнение решения, которое является и правильным, и полным опровержением оговорок Хорна315.
Извлечение знаний (Knowledge extraction) – это извлечение существующего содержимого из структурированных или неструктурированных баз данных. Создание знаний из структурированных (реляционные базы данных, XML) и неструктурированных (текст, документы, изображения) источников. Полученные знания должны быть в машиночитаемом и машино-интерпретируемом формате и должны представлять знания таким образом, чтобы облегчить вывод. Хотя он методически похож на извлечение информации (NLP) и ETL (хранилище данных), основным критерием является то, что результат извлечения выходит за рамки создания структурированной информации или преобразования в реляционную схему. Это требует либо повторного использования существующих формальных знаний (повторное использование идентификаторов или онтологий), либо генерации схемы на основе исходных данных316.
Извлечение сущностей (Entity extraction) – это общий термин, относящийся к процессу добавления структуры к данным для того, чтобы машина смогла их прочитать. Извлечение сущностей может выполняться человеком или с помощью модели машинного обучения317.
Изучение онтологий (Ontology learning) — – это подзадача извлечения информации. Ее целью является полуавтоматическое извлечение соответствующих понятий и отношений из заданного наборов данных для формирования онтологии. «Онтология» – философская наука о бытии, основных видах и свойствах бытия. Автоматическое создание онтологий – задача, затрагивающая многие дисциплины. Как правило, процесс начинается с извлечения терминов и понятий или именных словосочетаний из обычного текста с использованием метода извлечения терминологии. Обычно для этого используются лингвистические процессы (например, маркировка частей речи, фрагментация фраз)318.
Изучение признаков или обучение представлению (Feature learning) – это набор методов, которые позволяют системе автоматически обнаруживать представления, необходимые для обнаружения или классификации признаков из необработанных данных. Это заменяет ручную разработку функций и позволяет машине изучать функции и использовать их для выполнения конкретной задачи319.
ИИ бенчмарк (AI benchmark) – это эталонный тест ИИ, бенчмаркинг систем ИИ, для оценки возможностей, эффективности, производительности
314
Hierarchical clustering [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#hierarchical-clustering (дата обращения: 09.04.2023)
315
SLD resolution [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/SLD_resolution (дата обращения: 09.04.2023)
316
Knowledge extraction [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_extraction (дата обращения: 09.04.2023)
317
Entity extraction [Электронный ресурс] https://www.telusinternational.com URL: https://www.telusinternational.com/insights/ai-data/article/50-beginner-ai-terms-you-should-know (дата обращения: 09.04.2023)
318
Ontology learning [Электронный ресурс] https://psychology.fandom.com URL: https://psychology.fandom.com/wiki/Ontology_learning (дата обращения: 07.07.2022)
319
Feature learning [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_learning (дата обращения: 27.04.2023)