Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs
Bernhard G. Humm (Hrsg.), Thomas Hoppe (Hrsg.), Knut Hinkelmann (Hrsg.)
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik
Beschreibung
Seit den 2010er Jahren hat die Künstliche Intelligenz (KI) durch Erfolge im Machine Learning (ML) einen enormen Schub erfahren. Einerseits durch die stark angewachsene Menge verfügbarer digitaler Daten und andererseits durch Innovationen im Bereich der Künstlichen Neuronalen Netze und des Deep Learning (DL). Wissensbasierte KI umfasst neben traditionellen Expertensystemen und Regelsystemen auch die Technologien und Standards, welche im Rahmen der Semantic Web Initiative seit den 1990er Jahren entwickelt wurden. Sie ermöglichten unter anderem die Entwicklung umfangreicher Knowledge Graphs (Wissensnetze). Hybride KI Ansätze kombinieren Machine Learning und wissensbasierte KI. Da sie als erfolgversprechend gelten, werden sie seit Jahren erforscht. Dieser Sammelband zeigt, wie innovative hybride KI-Verfahren bereits heute erfolgreich in der Praxis eingesetzt werden. Dies ist ein Open Access-Buch.
Kundenbewertungen
Ontologien, KI, Machine Learning, Artificial Intelligence, Semantische Technologien, Wissensgraphen, Wissensnetze, Hybride KI, Künstliche Intelligenz, AI, Knowledge Graphs, Wissensbasierte KI, Open Access