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Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs

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 Learn...

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Guardat en:
Format: Online
Idioma:alemany
Publicat: Springer Nature 2025
Matèries:
Machine Learning
Wissensnetze
Künstliche Intelligenz
KI
AI
Artificial Intelligence
Wissensbasierte KI
Wissensgraphen
Knowledge Graphs
Ontologien
Semantische Technologien
Hybride KI
thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UN Databases
thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYQ Artificial intelligence::UYQM Machine learning
thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYQ Artificial intelligence::UYQE Expert systems / knowledge-based systems
Accés en línia:ONIX_20250313_9783658447816_31
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Sumari: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.

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