分类目录归档：基础设施
知识融合是指将来自不同来源、不同形式的知识整合在一起，形成一个统一的、完整的知识体系的过程。知识融合旨在消除数据之间的冗余和冲突，增强知识的准确性、全面性和一致性，使得系统能够在多样化和不确定的环境中进行更有效的推理、决策和应用。
在多源信息环境下，知识往往以不同的格式、粒度和语义层次存在。知识融合通过将这些不同形式的知识进行统一处理和整合，提升整体知识库的价值和应用潜力。
知识融合的核心目标是从多个来源获取信息，并通过智能化的手段整合这些信息，以提供一致、高质量、可用的知识。这些目标包括：
知识挖掘是从大量数据中发现潜在、有价值的、之前未知的知识和模式的过程。它不仅仅是数据分析或信息提取的过程，而是通过识别数据中的规律、趋势、关联、异常等，以支持决策、预测和创新。知识挖掘广泛应用于各个领域，如商业智能、科学研究、社会网络分析等。
与传统的数据挖掘（Data Mining）不同，知识挖掘的目标更偏向于从数据中获取深层次的、抽象的知识，并将其转化为有意义的洞察，这些洞察可以应用于实际问题的解决。
知识挖掘通常包括以下几个关键步骤：
在进行知识挖掘...
知识挖掘是从大量数据中发现潜在、有价值的、之前未知的知识和模式的过程。它不仅仅是数据分析或信息提取的过程，而是通过识别数据中的规律、趋势、关联、异常等，以支持决策、预测和创新。知识挖掘广泛应用于各个领域，如商业智能、科学研究、社会网络分析等。
与传统的数据挖掘（Data Mining）不同，知识挖掘的目标更偏向于从数据中获取深层次的、抽象的知识，并将其转化为有意义的洞察，这些洞察可以应用于实际问题的解决。
知识挖掘通常包括以下几个关键步骤：
在进行知识挖掘...
知识抽取是从非结构化或半结构化数据（如文本、网页、数据库等）中自动或半自动地提取出有价值的知识的过程。它是自然语言处理（NLP）、信息抽取（Information Extraction，IE）和知识工程中的一个核心任务。通过知识抽取，可以将散乱的、隐性的知识转化为结构化、可操作的信息。
知识抽取的目的是从大量的数据中抽取出实体、关系、事件、属性等信息，并将其转化为可以存储、管理、分析和推理的知识形式，例如数据库、知识图谱等。
知识抽取通常包括以下几个重要任务：
知识表示和知识建模是人工智能、机器学习和知识工程等领域的核心概念，它们帮助计算机理解和处理人类知识。知识表示主要关注如何将现实世界的知识转换为机器可理解的形式，而知识建模则是设计这些表示的过程。
知识表示是将人类知识转换为机器可以理解和推理的结构化形式。它是人工智能和机器学习的基础，目的是使计算机能够以某种方式“理解”现实世界的信息，并执行推理、学习和决策任务。
知识图谱是一种通过图的结构来表示现实世界中的知识的方式，它将各种实体（如人、地点、物品、概念等）以及它们之间的关系以图的形式进行表示。知识图谱通常用于结构化和组织信息，帮助系统更好地理解数据、进行推理，并为用户提供更为智能的查询和搜索结果。
实体 (Entities)：知识图谱中的节点，代表具体的对象或概念，例如人物、地点、公司、事件等。例如，“爱因斯坦”、“北京”或“谷歌”都是实体。
关系 (Relations/Edges)：连接实体的边，表示实体之间的某种关联。例如，“爱因斯坦”与“物理学”之间的关系可以...
马尔可夫过程（Markov Process）是一类特定的随机过程，其特征是无记忆性（Markov Property），即系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的历史无关。简而言之，给定当前状态，系统未来的发展不受过去的影响。
假设有一个随机过程，其中每个状态可以表示为 ( X_t )（时间 ( t ) 的状态）。如果这个过程满足“无记忆性”的性质，即
[ P(X_{t+1} = x | X_t = x_t, X_{t-1} = x_{t-1}, \dots, X_0 = x_0) = P(X_{t+1} = x | X...
要全面掌握AI及其相关技术，首先需要从基础的数学、编程知识开始，逐步深入到更复杂的机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。以下是一个完整的学习路径，从基础到高级，涵盖了AI的各个方面。
AI和机器学习的核心是数学，特别是线性代数、概率论、统计学、微积分等。掌握这些数学知识将帮助你理解和实现各种算法。
特征角度评估 是在 AI 赋能前对数据的特征进行详细分析和评估的过程。特征（或变量）在机器学习模型中的作用至关重要，因为它们直接影响模型的性能、准确性和可解释性。特征角度评估的目的是确保所选特征能够为模型提供足够的信息，以帮助其有效地进行预测或分类，同时避免不必要的复杂性或误导性特征。
特征角度的评估通常包括以下几个方面：
评估特征与目标变量（标签）之间的关系是特征选择的关键步骤。以下是相关性分析的常用方法：
在机器学习和深度学习中，epoch（周期）指的是训练数据集通过神经网络一次的过程。在每一个epoch中，模型会遍历整个训练数据集，并且进行前向传播和反向传播以更新模型的参数。通常在深度学习中，epoch的数量是一个超参数，决定了模型训练的次数。
一次epoch：模型对训练数据的所有样本都进行了学习、前向传播、反向传播并更新了参数。假设你有1000个样本，并且批次大小（batch size）是100，那么每次训练过程会分为10个小批次（1000 / 100 = 10），每一个小批次会经过一次前向传播和反向传播，所有的小批次处理完后，这就构成了1个epoch。
多次epo...