Онтология: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
(Новая страница: «{{DEObj |Description=формальное описание знаний из какой-то предметной области с учетом имеющихся сложных правил и связей между элементами, позволяющим сделать автоматическое извлечение знаний |Field_of_knowledge=Информатика, Образование |Website=https://habr.com/ru/post/659425/?ysclid=l8ef...») |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
(не показано 9 промежуточных версий 3 участников) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{ | {{Понятие | ||
|Description= | |Description=1) в точных науках (информатика, искусственный интеллект) – структуризация предметной области (форма представления знаний), представленная в виде совокупности объектов, их классов, связей между ними (структуры) и правил вывода. 2) в философии – учение о бытии как таковом; раздел философии, изучающий фундаментальные принципы бытия, наиболее общие сущности и категории сущего. | ||
|Field_of_knowledge=Информатика, Образование | |Field_of_knowledge=NetSci, Информатика, Образование | ||
| | |similar_concepts=Тезаурус, база знаний, управление знаниями | ||
| | |Environment=Semantic MediaWiki, Веерная матрица | ||
}} | }} | ||
Онтоло́гия (в информатике) — это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний. Информационные онтологии создаются всегда с конкретными целями — решения конструкторских задач; они оцениваются больше с точки зрения применимости, чем полноты. Онтология представляет собой формальное описание области знаний, для которой указываются основные концепции и связи между ними. Схема онтологии представляет собой стандартную для акторно-сетевого подхода структуру, когда каждый термин в онтологии — это узел сети, а ребра сети представляют собой отношения между терминами. | |||
Например, [[Онтология модели пользователя]] | |||
=== Онтология понятий искусственного интеллекта Poe === | |||
<graphviz> | |||
digraph AI_Concepts { | |||
rankdir=LR; | |||
node [shape=box]; | |||
AI [label="Artificial Intelligence"]; | |||
ML [label="Machine Learning"]; | |||
NN [label="Neural Network"]; | |||
DL [label="Deep Learning"]; | |||
RL [label="Reinforcement Learning"]; | |||
Robotics [label="Robotics"]; | |||
NLP [label="Natural Language Processing"]; | |||
IoT [label="Internet of Things"]; | |||
Supervised [label="Supervised Learning"]; | |||
Unsupervised [label="Unsupervised Learning"]; | |||
Categorization [label="Categorization"]; | |||
AI -> ML; | |||
AI -> Robotics; | |||
AI -> NLP; | |||
AI -> IoT; | |||
ML -> NN; | |||
ML -> Supervised; | |||
ML -> Unsupervised; | |||
NN -> DL; | |||
RL -> AI; | |||
Supervised -> Categorization; | |||
Unsupervised -> Categorization; | |||
} | |||
</graphviz> | |||
=== AI ontology Ora === | |||
<graphviz> | |||
digraph AI_Concepts { | |||
rankdir=LR; | |||
subgraph cluster_0 { | |||
label="Machine Learning"; | |||
ML -> SupervisedLearning | |||
ML -> UnsupervisedLearning | |||
ML -> ReinforcementLearning | |||
SupervisedLearning[label="Supervised\nLearning"]; | |||
UnsupervisedLearning[label="Unsupervised\nLearning"]; | |||
ReinforcementLearning[label="Reinforcement\nlearning"]; | |||
Q_Learning[label="Q-Learning"] | |||
SARSA[label="SARSA"] | |||
QL_SARSA->Q_Learning | |||
QL_SARSA->SARSA | |||
} | |||
subgraph cluster_1 { | |||
label = "Deep Learning"; | |||
DL -> NeuralNetworks; | |||
DL -> CNN[style=filled,color=".7 .3 1.0",shape=box,label="\nConvolutional\nNeural Networks"] | |||
DL -> RNN[style=filled,color=".7 .3 1.0",shape=box,label="\nRecurrent\nNeural Networks"] | |||
} | |||
subgraph cluster_2{ | |||
label ="Natural Language Processing" | |||
NLP->SpeechRecognition | |||
NLP->LanguageTranslation | |||
NLP->SentimentAnalysis | |||
} | |||
subgraph cluster_3{ | |||
label ="Computer Vision" | |||
CV->ImageProcessing | |||
CV->ObjectDetection | |||
CV->FacialRecognition | |||
} | |||
subgraph cluster_4{ | |||
label ="Robotics" | |||
RoboticsConcepts->{MotionPlanning ObjectDetection} | |||
} | |||
} | |||
</graphviz> |
Текущая версия на 08:57, 4 марта 2024
Описание | 1) в точных науках (информатика, искусственный интеллект) – структуризация предметной области (форма представления знаний), представленная в виде совокупности объектов, их классов, связей между ними (структуры) и правил вывода. 2) в философии – учение о бытии как таковом; раздел философии, изучающий фундаментальные принципы бытия, наиболее общие сущности и категории сущего. |
---|---|
Область знаний | NetSci, Информатика, Образование |
Авторы | |
Поясняющее видео | |
Близкие понятия | Тезаурус, База знаний, управление знаниями |
Среды и средства для освоения понятия | Semantic MediaWiki, Веерная матрица |
Онтоло́гия (в информатике) — это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний. Информационные онтологии создаются всегда с конкретными целями — решения конструкторских задач; они оцениваются больше с точки зрения применимости, чем полноты. Онтология представляет собой формальное описание области знаний, для которой указываются основные концепции и связи между ними. Схема онтологии представляет собой стандартную для акторно-сетевого подхода структуру, когда каждый термин в онтологии — это узел сети, а ребра сети представляют собой отношения между терминами.
Например, Онтология модели пользователя