В этом посте я расскажу вам, как я открыл для себя Алголию и использовал ее во все большем количестве проектов. Живя в Париже и активно работая на стартап-сцене, я впервые открыл для себя Алголию в апреле 2013 года. Они пригласили меня на новоселье в их новом офисе. Маленькая студия едва могла вместить 4-5 человек. С тех пор многое изменилось, в том числе размер офиса, однако одно осталось верным: их приверженность созданию хорошего продукта и поиску решений. Я участвовал в..

Введение Действительно ли график корпоративных знаний представляет все знания в вашей организации? Нет, пока нет. С появлением и повсеместным распространением сетей знаний среди крупных предприятий знания экспертного уровня стали критически важными для успешного развертывания любого приложения на базе искусственного интеллекта. Это требование сделало разработку онтологий стержневой для всех решений, основанных на обучении, которые обязательно должны захватывать и использовать..

В своем путешествии по изучению НЛП и SpaCy я наткнулся на видео Софи Ван Ландегем о том, как создать базу знаний, а также на другие видео/статьи/учебники, в которых это упоминалось вскользь. Это важный шаг к пониманию того, что выходит за рамки абстракции. Так зачем нам база знаний и как она влияет на общий процесс аннотирования? На высоком уровне извлечение информации из корпуса выполняется с использованием сопоставления с образцом и регулярных выражений. Аннотации, такие как теги..

Недавно меня позвали на собеседование по этому профилю. Честно говоря, тогда я впервые услышал этот термин. Я сделал свою часть; Гугл. Вот резюме: Инженер по знаниям – это человек, который создает, поддерживает и использует базу знаний для систем/приложений с искусственным интеллектом. В его обязанности входит получение данных, применение логических правил, создание базы знаний. Они придумывают системы, которые автоматизируют процесс сбора данных и их хранения в структурированном..

Видение Fairhair.ai состоит в том, чтобы использовать мощь различных онлайн-источников, используя 5 передовых систем искусственного интеллекта в сочетании для выявления, структурирования, подключения, понимания, обоснования и получения действенных идей. В команде графов знаний Fairhair.ai мы объединяем, очищаем и перегоняем всю эту информацию из разных источников в одно связное хранилище и представление. Все эти данные говорят нам что-то свое о каждой сущности, иногда дополняющие..