1. Fogalom magyarul: tudásreprezentáció      

2. Fogalom angolul: knowledge representation

3. Meghatározás:

A tudásreprezentáció a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia egyik alapvető területe, amely azzal foglalkozik, hogy hogyan lehet az emberi tudást formális módon modellezni és tárolni úgy, hogy azt a számítógépek képesek legyenek feldolgozni és alkalmazni. A tudásreprezentáció során az információt strukturált formában kell megjeleníteni, hogy a gépek könnyen feldolgozhassák azt; ez magában foglalja a tények, szabályok, fogalmak és kapcsolatok formális leírását. Reprezentációs formák közé tartoznak a szabályalapú rendszerek, logikai nyelvek és az ontológiák. Szabályalapú rendszereknél „ha-akkor” típusú szabályok vannak, amelyek lehetővé teszik a döntéshozatalt különböző helyzetekben. A logikai nyelveknél a tudás kódolása logikai formában történik, amely lehetővé teszi a következtetések levonását. Az ontológiák pedig olyan strukturált modellek, amelyek leírják a fogalmak közötti kapcsolatokat is egy adott területen belül. A tudásreprezentációnak tartalmaznia kell olyan következtetési mechanizmusokat is, amelyek lehetővé teszik a gép számára, hogy új információkat vonjon le a meglévő tudás alapján. Ez segít abban, hogy a rendszer alkalmazkodjon új helyzetekhez és problémákhoz. A tudásreprezentációt széles körben alkalmazzák különböző területeken, például szakértői rendszereknél, amelyek emberi szakértelmet modelleznek egy adott területen, természetes nyelvfeldolgozásnál az emberi nyelv megértéséhez, illetve gépi tanulásnál az adatokból való tanulás során szerzett tudás reprezentálására.

4. Hivatkozások:

Knowledge Representation in Artificial Intelligence (AI) https://www.appliedaicourse.com/blog/knowledge-representation-in-artificial-intelligence/

5. Megjegyzések:

6. Kulcsszavak: gépi tanulás, mesterséges intelligencia, ontológia, szakértői rendszer