Memahami Konsep Struktur Pusat Pengetahuan dalam AI. Knowledge-centric AI (DCAI), departemen teknologi AI baru, tertarik untuk memahami, menggunakan, dan menarik kesimpulan dari pengetahuan. AI sangat bergantung pada pedoman dan heuristik sebelum berubah menjadi pusat data. Ini mungkin berguna dalam beberapa keadaan, namun ketika digunakan pada unit pengetahuan baru-baru ini, mereka secara teratur menghasilkan hasil atau kesalahan yang kurang ideal.
Dengan menyertakan pembelajaran mesin dan instrumen analitik pengetahuan yang sangat besar, AI yang berpusat pada data mengubahnya dengan memungkinkannya untuk diajarkan dari pengetahuan daripada mengandalkan algoritme. Itu benar-benar dapat membuat keputusan yang lebih bijaksana dan memberikan hasil yang lebih tepat. Ini juga memiliki fleksibilitas untuk meningkatkan lebih dari metode AI konvensional. AI yang berpusat pada pengetahuan kemungkinan besar akan terus berkembang secara signifikan seiring unit pengetahuan menjadi lebih besar dan lebih kompleks.
Apa itu Struktur Pusat Pengetahuan di AI?
Teknik yang berpusat pada informasi memerlukan pengoptimalan kumpulan data secara cermat untuk meningkatkan keakuratan teknik AI. Metode ini berpotensi, menurut ahli pembelajaran mesin, karena pengetahuan yang diproses menghasilkan hasil yang lebih baik daripada pengetahuan mentah. Teknik yang berpusat pada pengetahuan menempatkan pengetahuan berkualitas tinggi masuk sebelum memperbaiki parameter model.
Dalam pembelajaran mesin, gambar yang diberi tag, konten tekstual, data rekaman audio, film, dan pengetahuan lainnya digunakan sebagai pengetahuan pembinaan. Jika pengetahuan pembinaannya buruk, model yang dibuat dan pengoptimalannya akan berjalan dengan buruk. Dengan chatbot bertenaga AI, hal ini dapat menyebabkan pengalaman pelanggan yang buruk, tetapi dapat menjadi bencana bagi algoritme organik atau mobil otonom.
AI yang Berpusat pada Pengetahuan vs. AI yang Berpusat pada Manekin
Strategi model-sentris untuk AI
Strategi model-sentris untuk AI menggunakan bermacam-macam algoritme pembelajaran mesin, bahasa laptop, dan platform AI yang sesuai untuk membuat model pembelajaran mesin kaliber terbaik. Teknik ini secara drastis mengungguli sains di balik pembelajaran mesin dan algoritme pembelajaran mendalam.
kerangka kerja AI
Banyak kerangka kerja AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam menggunakan berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, R, dan lainnya, telah dikembangkan sebagai hasil dari pengembangan model performa tinggi yang terus berkembang.
Tujuan dari sistem AI
Tujuan dari sistem AI yang berpusat pada data adalah untuk mengumpulkan jenis informasi yang sesuai yang dapat digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin yang terbaik dan berkaliber tinggi.. Berlawanan dengan AI yang berpusat pada model, penekanannya sekarang beralih ke memperoleh teknologi tinggi pengetahuan berkualitas untuk mode pembinaan.
Bagaimana Cara Kerja AI yang Berpusat pada Pengetahuan?
Penambahan pengetahuan, interpolasi, dan ekstrapolasi adalah tiga metode yang digunakan oleh AI yang berpusat pada data untuk beradaptasi dengan kebutuhan organisasi Anda.
Menggunakan AI yang berpusat pada data, Anda tidak perlu mempraktikkan model pada kumpulan data tertentu. Sebagai gantinya, sistem membuat prediksi terkini dari pengetahuan pembinaan yang diberikan oleh organisasi Anda. Ini berarti {bahwa} model yang dikembangkan menggunakan pengetahuan dari perusahaan Anda kemungkinan besar juga akan bekerja dengan baik dengan kumpulan data lainnya.
Anda dapat meningkatkan standar model Anda dengan menciptakan lebih banyak situasi acara terkini dengan ekstrapolasi atau interpolasi. Selain itu, ini memerlukan penciptaan situasi pengetahuan baru dari yang lebih tua. Ekstrapolasi atau interpolasi dapat digunakan untuk menyelesaikan proses ini.
Langkah selanjutnya membentuk teknik AI yang berpusat pada data secara keseluruhan:
- Memberi label pada kumpulan data Anda dengan tepat dan memperbaiki kesalahan apa pun
- Memberantas situasi pengetahuan yang berisik dari evaluasi
- Evaluasi Kesalahan Rekayasa Karakteristik untuk Augmentasi Pengetahuan
- Hasil yang lebih tinggi juga dapat diperoleh dengan menggunakan spesialis area untuk mengevaluasi keakuratan atau konsistensi faktor informasi.
Mengapa AI yang Berpusat pada Pengetahuan Penting?
Penyebaran fitur berbasis AI dan pembelajaran mendalam dalam kondisi imajinatif dan prakiraan komputer telah meningkat untuk bisnis dari berbagai sektor, seperti manufaktur otomotif, elektronik, dan perangkat medis, dibandingkan dengan implementasi standar berbasis aturan. Mengadopsi teknik data-sentris telah menghasilkan sejumlah perkembangan yang mungkin membuat keunggulan AI dapat diperoleh oleh sebagian besar perusahaan.
- Pertumbuhan aplikasi imajinatif dan prescient laptop 10x lebih cepat
- Waktu penerapan utilitas lebih singkat, dan akurasi serta hasil ditingkatkan
Keunggulan Struktur AI yang Berpusat pada Pengetahuan
- Meningkatkan efisiensi. Teknik yang berpusat pada pengetahuan memerlukan teknik AI yang berkembang dengan pengetahuan berkualitas tinggi, memastikan bahwa informasi mentransmisikan pengetahuan yang harus diajarkan oleh AI. Seiring dengan berkurangnya waktu coba-coba yang sia-sia yang dihabiskan untuk mengembangkan manekin tanpa mengubah pengetahuan yang tidak konsisten dalam kumpulan pengetahuan tertentu, ini membantu kelompok dalam mencapai tingkat efisiensi yang diinginkan.
- Ketika administrasi berkualitas tinggi berpusat pada data, kolaborasi ditingkatkan antara manajer, profesional, dan pembangun. Mereka akan berkolaborasi sambil membuat cacat atau tag yang akan diperbaiki dengan menyetujuinya atau dengan membuat model sebelum mengetahui hasilnya untuk memungkinkan mereka melakukan lebih banyak pengoptimalan.
- AI yang berpusat pada pengetahuan mempercepat pertumbuhan karena kelompok dapat berjalan secara bersamaan dan langsung memengaruhi informasi yang digunakan oleh sistem AI.
Kesimpulan
Memahami Konsep Struktur Pusat Pengetahuan dalam AI. Hasil model lebih akurat berkat AI yang berpusat pada data, yang juga membuka aplikasi baru untuk konsep ini. Karena pembangun yang bekerja dengan AI lebih menekankan pada mode daripada pengetahuan, itu mendapatkan daya tarik. Standar pengetahuan input sekarang lebih sering dipertimbangkan saat meningkatkan hasil daripada sebelumnya ketika para insinyur menggunakan metode model-sentris untuk meningkatkan hasil dan akurasi prediksi model.