Граф знаний

Ключ к гиперавтоматизации: онтологические модели

Все, что можно автоматизировать, должно быть автоматизировано с одновременной оптимизацией бизнес-процессов. Однако нишевая автоматизация не может стать основой интеграции, необходима гиперавтоматизация, получившая реальное подкрепление в виде онтологического подхода к описанию предметной области и графовых баз, как адекватный инструмент реализации масштабных проектов.

Графы знаний как средство улучшения искусственного интеллекта

Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.

В компании стоит ERP от SAP, Oracle или Microsoft. Что делать?

Эксперт компании Navicon — о возможных направлениях развития жизненного цикла ранее развернутых ERP-продуктов западных вендоров, ушедших с российского рынка.