Публикации по теме 'knowledge-graph'
Как семантика позволяет создавать графы суперзнаний, часть 1
Существует ряд техник использования знаний. Подход графа знаний (KG) в настоящее время довольно популярен и широко используется, часто для поддержки ограничений методов глубокого обучения.
Следующий шаг в разработке графа знаний — сделать его без потерь и независимым от языка: т. е. превратить его в супер граф знаний (SKG) для облегчения использования естественного языка…
Создайте TigerGraph за 6 шагов с помощью анатомического сравнения
Аудитория: Нет знаний о том, как использовать TigerGraph.
Начать работу с TigerGraph проще, чем вы думаете. Я поделюсь аналогией, которая сравнивает шаги по созданию решения TigerGraph с человеком, живущим своей жизнью. Хотя это, возможно, очень «тупая» версия, она рисует красивую картину. Я выбрал «тело», потому что оно есть у всех! Надеюсь, вы улыбнулись и вспомните, как построить график в TigerGraph. :-)
В приведенном ниже примере я буду использовать пример графика..
Советник Гилбейна 7–13–22 — «Датазавр, достаточно опасный?
На этой неделе мы публикуем статьи Фабио Кьюзано и Джеффа Джарвиса.
Дополнительное чтение исходит от Иво Величкова и Джорджа Анадиотиса, Сиюань Чжоу и Танушри Шенвай.
Новости поступают от Ontotext, Acquia, W3C, DataStax и BigCommerce.
Напоминание: если вы пропустили какие-либо недавние выпуски, вы можете увидеть их здесь .
Мнение/анализ…
Достаточно ли сводной статистики при анализе данных?
Не совсем. Фабио Кьюзано весело и полезно напоминает, почему. (3 мин)...
Граф корпоративных знаний
— Статья изначально была представлена как технический документ Apres.io —
В этой статье прежде всего представлен подробный обзор следующих тем:
Знакомство с графовой системой знаний Apres как система графов знаний Как Apres выходит за рамки простой системы графов знаний
1. Введение
Граф — это естественный способ выразить совокупность объектов и их связей. В реальном сценарии отношения между объектом с любым другим связанным объектом можно очень легко определить с..
Графики знаний и машинное обучение
Графики знаний и машинное обучение
Мощная комбинация для полуавтоматического анализа
Сеть знаний - это набор точек данных, связанных отношениями, которые описывают предметную область, например, бизнес, организацию или область исследования. Это мощный способ представления данных, поскольку сети знаний могут быть построены автоматически, а затем могут быть исследованы для получения нового представления о предметной области.
Графы знаний - это вторичные или производные наборы..
Построение графа знаний с использованием вики-данных
Откройте для себя скрытые связи знаний с данными Wiki — окончательный график знаний!
Добро пожаловать в первую часть нашей серии «Все взаимосвязано». Этот блог расскажет вам о графах знаний, о том, зачем они нам нужны в нашем технологически ориентированном мире и о том, как вы можете создать их, используя данные Wiki.
В этой серии мы поговорим о графах знаний, о том, как они работают, почему мы должны их использовать, а также о создании трех отдельных графов знаний с использованием..
Графики социальных знаний: выигрышная игра
«График, чтобы найти их всех»
Валькирия обратилась к одному из крупнейших издателей видеоигр в США с целью построения графика социальных знаний , который позволяет идентифицировать и понимать вовлеченность игроков, социальное поведение и возможности конверсии. Граф социальных знаний — это способ представления объектов реального мира и отношений между ними, таких как игроки и взаимодействия в игре. Использование графа социальных знаний позволяет решать такие задачи, как рекомендации..
