а вот ответ…
“
Графики знаний в последние годы привлекают большое внимание, и на то есть веские причины. Они позволяют упорядочивать и объединять большие объемы данных осмысленным образом, упрощая извлечение информации и принятие бизнес-решений. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые из новых тенденций в графах знаний, которые появляются в отрасли.
Связанные данные. Связанные данные — это способ связать данные из разных источников и сделать их более доступными. Это становится все более важным, поскольку объем генерируемых данных продолжает расти. Используя связанные данные, организации могут создать сеть взаимосвязанной информации, которую можно легко запрашивать и анализировать.
Искусственный интеллект и машинное обучение. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) используются для того, чтобы сделать графики знаний более мощными и эффективными. Алгоритмы AI и ML могут использоваться для автоматического извлечения информации из неструктурированных данных и добавления ее на график. Это позволяет организациям быстро и легко получать ценную информацию из больших объемов данных.
Обработка естественного языка. Обработка естественного языка (NLP) используется, чтобы сделать графы знаний более доступными для пользователей. Методы НЛП, такие как распознавание именованных сущностей и анализ настроений, можно использовать для извлечения информации из текстовых данных и добавления ее на график. Это облегчает пользователям поиск и нахождение необходимой им информации.
Данные в режиме реального времени. Данные в режиме реального времени приобретают все большее значение, поскольку организациям необходимо быстро принимать решения. Используя данные в режиме реального времени, организации могут создавать графы знаний, которые всегда актуальны и могут использоваться для принятия немедленных решений.
Интероперабельность: интероперабельность становится все более важной, поскольку все больше и больше организаций используют графы знаний. Функциональная совместимость позволяет легко соединять графы знаний из разных источников, что позволяет получать ценную информацию из нескольких источников данных.
Объяснимый ИИ. С ростом использования ИИ в графах знаний становится важным понимать, как ИИ принимает решения. Объяснимый ИИ обеспечивает прозрачность процесса принятия решений, позволяя организациям понять причины решений ИИ.
В заключение следует отметить, что графы знаний становятся важным инструментом для организаций, стремящихся получить представление о своих данных. С появлением новых тенденций, таких как связанные данные, AI и ML, NLP, данные в реальном времени, интероперабельность и объяснимый AI, графы знаний становятся более мощными и доступными, чем когда-либо прежде. Поскольку организации продолжают генерировать больше данных, будет важно продолжать изучать новые способы извлечения информации и принятия решений на основе данных.
“
