마크 왓슨 (2024) #개인지식관리 및 #시맨틱웹 연구 소개
2024-06-23 Bibliography bib knowledgemanagement pkm semanticweb“KnowledgeBooks.com - 지식 관리 및 시맨틱 웹에 대한 연구
research on the Knowledge Management, and the Semantic Web” 마크 왓슨
Knowledgebooks.coma sole proprietorship company owned byMark Watsonto promote Knowledge Management, Artificial Intelligence (AI), NLP, and Semantic Web technologies.
Knowledgebooks.com은 지식 관리, 인공 지능(AI), NLP 및 시맨틱 웹 기술을 홍보하기 위해 Mark Watson이 소유한 개인 소유 회사입니다.
Site updated: December 1, 2018\\ 사이트 업데이트 날짜: 2018년 12월 1일
With the experience of working on Machine Learning and Knowledge Graph applications for 30 years (at Google, Capital One, SAIC, Compass Labs, etc.) I am now concerned that the leverage of deep learning and knowledge representation technologies are controlled by a few large companies, mostly in China and the USA. I am proud to be involved organizations likeOcean ProtocolandCommon Crawlthat seek tp increase the availability of quality data to individuals and smaller organizations.
30년 동안 (Google, Capital One, SAIC, Compass Labs 등에서) 기계 학습 및 지식 그래프 애플리케이션 작업 경험을 바탕으로 저는 이제 딥 러닝 및 지식 표현 기술의 영향력이 몇몇 대규모 기업에 의해 통제되고 있다는 사실에 우려하고 있습니다. 주로 중국과 미국에 있는 기업이다. 저는 개인과 소규모 조직에 대한 고품질 데이터의 가용성을 높이기 위해 노력하는 Ocean Protocol 및 Common Crawl과 같은 조직에 참여하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
Traditional knowledge management tools relied on structured data often stored in relational databases. Adding new relations to this data would require changing the schemas used to store data which could negatively impact exisiting systems that used that data. Relationships between data in traditional systems was predefined by the structure/schema of stored data. With RDF and OWL based data modeling, relationships in data are explicitly defined in the data itself. Semantic data is inherently flexible and extensible: adding new data and relationships is less likely to break older systems that relied on the previous verisons of data.
전통적인 지식 관리 도구는 종종 관계형 데이터베이스에 저장되는 구조화된 데이터에 의존했습니다. 이 데이터에 새로운 관계를 추가하려면 데이터를 저장하는 데 사용되는 스키마를 변경해야 하며, 이는 해당 데이터를 사용하는 기존 시스템에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 기존 시스템의 데이터 간의 관계는 저장된 데이터의 구조/스키마에 의해 미리 정의되었습니다. RDF 및 OWL 기반 데이터 모델링을 사용하면 데이터의 관계가 데이터 자체에 명시적으로 정의됩니다. 의미론적 데이터는 본질적으로 유연하고 확장 가능합니다. 새로운 데이터와 관계를 추가하면 이전 버전의 데이터에 의존하는 기존 시스템이 손상될 가능성이 줄어듭니다.
A complementary technology for knowledge management is the automated processing of unstructured text data into semantic data using natural language processing (NLP) and statistical-base text analytics.
지식 관리를 위한 보완 기술은 자연어 처리(NLP) 및 통계 기반 텍스트 분석을 사용하여 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 의미론적 데이터로 자동 처리하는 것입니다.
We will help you integrate semantic web and text analytics technologies into your organization by working with your staff in a mentoring role and also help as needed with initial development. All forreasonable consulting rates
우리는 멘토링 역할을 담당하는 직원과 협력하여 시맨틱 웹 및 텍스트 분석 기술을 조직에 통합하도록 돕고 필요에 따라 초기 개발에도 도움을 드립니다. 합리적인 컨설팅 비용을 위한 모든 것
Knowledgebooks.com Technologies:
Knowledgebooks.com 기술:
- SAAS KnowledgeBooks Semantic NLP Portal (KBSportal.com) used for in-house projects and available as a product to run on your servers.
SAAS KnowledgeBooks Semantic NLP Portal(KBSportal.com)은 사내 프로젝트에 사용되며 서버에서 실행할 수 있는 제품으로 제공됩니다. - Semantic Web Ontology design and development
시맨틱 웹 온톨로지 설계 및 개발 - Semantic Web application design and development using RDF data stores, PostgreSQL, and MongoDB.
RDF 데이터 저장소, PostgreSQL 및 MongoDB를 사용한 시맨틱 웹 애플리케이션 설계 및 개발.
Research연구
Natural Language Processing (NLP) using deep learning
딥러닝을 활용한 자연어 처리(NLP)
Fusion of classic symbolic AI systems with deep learning models
딥러닝 모델과 고전적인 상징적 AI 시스템의 융합
Linked data, semantic web, and Ontology’s
링크된 데이터, 시맨틱 웹, 온톨로지의
Note: this ontology was created in 2004 using the Protege modeling tool.
참고: 이 온톨로지는 Protege 모델링 도구를 사용하여 2004년에 생성되었습니다.
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Mark Watsonis an author of 16 published books and a consultant specializing in the JVM platform (Java, Scala, JRuby, and Clojure), artificial intelligence, and the Semantic Web.
Mark Watson은 16권의 책을 집필한 저자이자 JVM 플랫폼(Java, Scala, JRuby 및 Clojure), 인공 지능 및 Semantic Web을 전문으로 하는 컨설턴트입니다.
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