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    • 行业知识图谱搭建

      深入领域,结构化领域知识,搭建可视化的知识图谱。目前我们深耕汽车领域和商业领域。积累了非常完备的领域图谱搭建方法论和实践经验。

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      行业知识图谱搭建

      深入领域,结构化领域知识,搭建可视化的知识图谱。目前我们深耕汽车领域和商业领域。积累了非常完备的领域图谱搭建方法论和实践经验。

      正文:

      • 深入领域,结构化领域知识,搭建可视化的知识图谱
      • 尽管人工智能依靠机器学习和深度学习取得了快速进展,但这些都是弱人工智能,对于机器的训练,需要人类的监督以及大量的数据来喂养,更有甚者需要人手动对数据进行标记,对于强人工智能而言,这是不可取的。要实现真正的类人智能,机器需要掌握大量的常识性知识,以人的思维模式和知识结构来进行语言理解、视觉场景解析和决策分析。
      • 百度百科定义:知识图谱又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化,或知识领域映射地图,用来显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及他们互相之间的关系。
      • 为什么需要知识图谱
      • 知识图谱把复杂的知识领域及知识体系通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来,表示该领域的发展动态及规律,为该领域的研究提供全方位、整体性、关系链的参考。
      • 知识图谱是智能社会的重要生产资料,如果把人工智能比作一个“大脑”,那么深度学习是“大脑”的运转方式,知识图谱则是“大脑”的知识库,而大数据、GPU并行计算和高性能计算等支撑技术就是“大脑”思维运转的支撑。
      • 知识图谱是真实世界的语义表示,其中每一个节点代表实体连接节点的边则对应实体之间的关系异构数据通过整合表达为知识,图的表达映射了人类对世界的认知方式,知识图谱非常适合整合非结构化数据从零散数据中发现知识,从而帮助组织机构实现业务智能化。

      发布时间:

      • 2020-08-08
    • 领域知识自动挖掘

      自动抓取领域知识,算法抽取结构化有价值的信息。通过搭建从爬虫到数据结构化到结构化知识, 和基于NLP算法来怼非结构化数据自动挖掘,自动有效的挖掘领域关键词,领域关键属性。

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      领域知识自动挖掘

      自动抓取领域知识,算法抽取结构化有价值的信息。通过搭建从爬虫到数据结构化到结构化知识, 和基于NLP算法来怼非结构化数据自动挖掘,自动有效的挖掘领域关键词,领域关键属性。

      正文:

      • 自动抓取领域知识,算法抽取结构化有价值的信息
      • 知识挖掘源于全球范围内数据库中存储的数据量急剧增加,人们的需求已经不只是简单的查询和维护,而是希望能够对这些数据进行较高层次的处理和分析以得到关于数据总体特征和对发展趋势的预测。知识挖掘最新的描述性定义是由UsamaM.Fayyyad等给出的:知识挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。
      • 数据是指有关事实的集合,记录和事物有关的原始信息。
      • 模式是一个用语言来表示的一个表达式,它可用来描述数据集的某个子集,所说的知识,是对数据包涵的信息更抽象的描述。对大量数据进行分析的过程,包括数据准备、模式搜索、知识评价,以及反复的修改求精;该过程要求是非平凡的,意思是要有一定程度的智能性、自动性(仅仅给出所有数据的总和不能算作是一个发现过程)。有效性是指发现的模式对于新的数据仍保持有一定的可信度。新颖性要求发现的模式是新的。潜在有用性是指发现的知识将来有实际效用,如用于决策支持系统里可提高经济效益。最终可理解性要求发现的模式能被用户理解,它主要是体现在简洁性上。有效性、新颖性、潜在有用性和最终可理解性综合在一起可称之为兴趣性。
      • 由于知识挖掘是一门新兴学科,况且它又是一门受到来自各种不同领域的研究者关注的边缘学科,因此产生很多不同的术语,除了称为“知识挖掘”外,主要还有如下若干种称法:“数据发现”、“数据开采”、“知识抽取”、“信息发现”、“知识发现”、“智能数据分析”、“探索式数据分析”、“信息收获”和“数据考古”等等。“知识挖掘”被许多研究者看作仅是数据发现的一个步骤。相对来讲,数据开采主要流行于统计界、数据分析、数据库和管理信息系统(MIS)界;而数据发现则主要流行于人工智能和机器学习界。
      • 知识挖掘已被越来越多的领域所采用,并取得了较好效果。这些领域有科学研究、市场营销、金融投资、欺诈甄别、产品制造、通信网络管理等。由加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT(SkyImageCatalogingandAnalysisTool)是第一个获得相当成功的知识挖掘应用,已经帮助科学家发现了16颗极其遥远的类星体。
      • 虽然知识挖掘已经受到许多关注并取得了广泛应用,但它仍处于发展的早期,还有很多研究难题和面临的挑战,如数据的巨量性、动态性、噪声性、缺值和稀疏性,发现模式的可理解性、兴趣或价值性,应用系统的集成,用户的交互操作,知识的更新管理,复杂数据库的处理等等。

      发布时间:

      • 2020-08-08

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