知识驱动与数据驱动的基础概念 知识驱动: 基础概念:知识驱动是指基于已有的专业知识、经验和规则来进行决策、设计或推理的方法。它依赖于领域专家的知识和经验,通过构建规则库、知识图谱等方式来模拟人类的决策过程。 数据驱动: 基础概念:数据驱动则是通过收集和分析大量数据来发现模式、趋势和关联,进而做出决策或优化系...
本书系统地介绍了粒认知计算，以面向基于数据驱动和知识驱动相统一的体系为主线展开，主要包括粒、粒思维、粒认知计算、粗糙集、粗糙集约简基本概念、基本理论、科学研究方法与应用，分为粒与粗糙集、约简方法、深度架构、应用示例四个部分，其中粒与粗糙集包括粗糙集、变精度粗糙集、二型模糊粗糙集，约简方法包括约...
第三代人工智能需要克服第二代算法的不安全，不可解释，鲁棒性差等问题。张钹提出，发展第三代人工智能，最主要就是建立可解释的鲁棒人工智能理论，将知识驱动和数据驱动结合起来，充分发挥知识、数据、算法和算力四要素的作用。第一代人工智能把语义处理（原来符号、知识的处理）放在离散的符号空间内完成，第二代人工...
知识驱动、数据驱动和模型驱动是人工智能领域的三种主要方法，它们在解决问题时依赖的核心资源和处理方式有...
1. 数据驱动和知识驱动的概念 数据驱动和知识驱动是两个不同的概念，但它们的含义、功能和作用是一致的...
知识驱动和数据驱动的结合是当今科技发展的重要趋势之一。知识驱动指的是基于专家知识和经验的决策过程，而数据驱动则是通过收集、分析和利用大数据来指导决策和行动。当这两种方法相结合时，可以带来巨大的影响和改变。首先，知识驱动和数据驱动的结合可以提高决策的准确性和效率。传统上，决策往往依赖于专家的经验和直觉...
具体来说，知识驱动通常需要构建以下的能力：访问它们的所有数据和内容。包括结构化和非结构化的，跨应用程序、环境、文件类型等。将数据和内容形成知识图谱。将数据和内容融合成为更具语义的知识图谱，这是从数据驱动走向知识驱动的关键一环。给用户一个简单、直观的360度界面。一个用户可以访问所有相关信息和见解的...
“对此,我们就是要打破数据驱动这种单一方式,融合利用人的知识逻辑来驱动人工智能系统的构建,让人工智能更加智能,或者说让人工智能更像人。”王国胤表示,他们把这种方式称为数据和知识双向驱动。基于此,他们创建了多粒度认知计算模型。 据介绍,在信息科学领域,科学家将信息数据具象化,用粒度表达信息单元...
为了实现数据驱动,公司需要设定明确的目标,并有数据可以驱动的业务场景,然后是查找所有可应用数据,并对其进行清理和组织的复杂任务。IBM的一项研究显示,分析师80%的时间都花在这个阶段,只剩下20%用于实际分析数据。在收集和分析数据之后,必须根据调查结果提出建议,以指导决策。
通过知识与数据双驱动,能将客户的信用风险准确分类,为金融机构的信贷决策提供依据。比如根据信用评级知识和客户的借贷历史数据、收入数据等,确定客户的信用等级,判断其违约风险高低。 ② 按知识来源分类:基于专业领域知识的分类。专业领域知识如物理学、化学等学科知识体系完备。在材料科学中,材料的分类就依赖于化学知识...