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    Publicado el 2.10.2019 por Equipo GNOSS

    Las bases de grafos de conocimiento superan los desafíos de los grandes conjuntos de datos

    En este artículo publicado en Datanami, Yu Xu, fundador y CEO de TigerGraph, realiza una mirada al paisaje que se configura con las bases de datos de grafos.

    A lo largo del texto, Xu trata de esclarecer las diferencias entre variada oferta de bases de grafos disponibles y las ventajas que presentan. Como apoyo a ello incluye datos de un informe desarrollado por Forrester Research que refleja que el 51% de los tomadores de decisiones de tecnología de datos y análisis globales están implementando, ya implementaron o están actualizando sus bases de datos de gráficos" (Forrester Research, Forrester Vendor Landscape: Graph Databases , Yuhanna, 6 de octubre. 2017)

    Por otro lado,  DB-Engines.com, consultora especializada en bases de datos, indica que “las bases de datos de grafos son la categoría de más rápido crecimiento en toda la gestión de datos.

    Acceder al artículo completo a través de este enlace: https://www.datanami.com/2017/11/30/look-graph-database-landscape/

     

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    Publicado el 22.8.2019 por Equipo GNOSS

    Los grafos de conocimiento de nuevo en 2019 el 'Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner

    Los Grafos de Conocimiento siguen en 2019 en la zona de subida del Hype Cycle for Emerging Technologies 2019 de Gartner. Los encontramos por primera vez en los 'hype cycle' de Gartner el año pasado tanto en el de Emerging Technologies como en el de Inteligencia Artificial 2018.

    Este año agrupa las tecnologías emergentes en 5 tendencias:

    • Sensorización y movilidad.
    • Humanos aumentados.
    • Computación y comunicación "postclásicas".
    • Ecosistemas digitales.
    • Inteligencia Artificial avanzada y analítica.

    Gartner publicó su informe el 2 de agosto de 2019 en: https://www.gartner.com/en/documents/3956015 (puedes ver el resumen y la tabla de contenidos más abajo) y el 29 de agosto un resumen de su informe en el que comenta las novedades respecto a estas cinco tendencia. Puedes leer el artículo en el siguiente enlace: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

    Published: 06 August 2019

    ID: G00370466

    Analyst(s): David Smith , Brian Burke

    Summary:

    The 2019 Hype Cycle highlights the emerging technologies with significant impact on business, society and people over the next five to 10 years. This year includes technologies that promise to deliver a global low-latency internet, create a virtual map of the real world and mimic human creativity.

    Table of contents:

    Analysis

    • What You Need to Know
    • The Hype Cycle
    • The Priority Matrix
    • Off the Hype Cycle
    • On the Rise
      • Biotech — Cultured or Artificial Tissue
      • Immersive Workspaces
      • AR Cloud
      • Decentralized Web
      • Generative Adversarial Networks
      • Adaptive ML
      • DigitalOps
      • Decentralized Autonomous Organization
      • Nanoscale 3D Printing
      • Augmented Intelligence
      • Flying Autonomous Vehicles
      • Transfer Learning
      • Emotion AI
      • Light Cargo Delivery Drones
      • Synthetic Data
      • Knowledge Graphs
      • Personification
      • Explainable AI
    • At the Peak
      • Edge AI
      • Low Earth Orbit Satellite Systems
      • Autonomous Driving Level 5
      • Edge Analytics
      • AI PaaS
      • Biochips
      • 5G
      • Graph Analytics
    • Sliding Into the Trough
      • Next-Generation Memory
      • 3D Sensing Cameras
      • Autonomous Driving Level 4
    • Appendixes
      • Hype Cycle Phases, Benefit Ratings and Maturity Levels

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    Publicado el 13.9.2018 por Equipo GNOSS

    Knowledge Graph: una nueva fuente de conocimiento. Ira Manzano

    En este artículo Ira Manzano explica de una forma sencilla qué es un Grafo de Conocimiento y cuales son sus principales ventajas y aplicaciones para cualquier institución

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    Publicado el 3.8.2018 por Equipo GNOSS

    Google: conocimiento basado en hechos. De enlaces a hechos. Knowledge based Trust. Un grafo de conocimiento "verdadero"

    En el año 2012, Google, en su blog, explicó como estaba transitando de la búsqueda por secuencia de caracteres a la búsqueda de entidades. En su artículo "Things, not Strings" explicaba la construcción de su Grafo de Conocimiento y como éste estaba condicionando la búsqueda, tras la compra dos años antes de Metaweb, empresa creadora de la gran base de entidades llamada Freebase.

    Siguiendo en esta línea y avanzando más, en el año 2015, como se expone en el resumen del paper que adjuntamos "Knowledge Based Trust: Estimating the Trustworthiness of Web Sources" escrito por Xin Luna Dong, Evgeniy Gabrilovich, Kevin Murphy, Van Dang, Wilko Horn, Camillo Lugaresi, Shaohua Sun, Wei Zhang, Google explica como está basándose en hechos y no tanto en links a la hora de seguir avanzando en la construcción de un Grafo de Conocimiento "verdadero".

    Así, los investigadores, apuntan en el resumen del paper que la calidad de las fuentes web se ha evaluado tradicionalmente utilizando señales exógenas como la estructura de los hipervínculos. Desde hace algún tiempo Google está identificando entidades del mundo y proponiendo un nuevo enfoque para sus búsquedas basado en señales endógenas, es decir, en la exactitud de la información objetiva proporcionada por la fuente. Una fuente que tiene pocos hechos falsos se considera confiable. Los hechos se extraen automáticamente de cada fuente mediante métodos de extracción comúnmente utilizados para construir bases de conocimiento (DBPedia, Yago, etc). Se está investigando la forma de distinguir errores cometidos en el proceso de extracción de entidades mediante el uso de inferencias conjuntas en un novedoso modelo probabilístico multicapa.


    Llaman puntaje de confiabilidad al cálculo basado en el conocimiento Confianza (KBT). En datos sintéticos, muestran que con este método pueden calcular los verdaderos niveles de confiabilidad de las fuentes. De este modo lo aplican
    luego a una base de datos con millones de hechos extraídos de la web, y así pueden estimar la confiabilidad de millones de páginas web.

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    Publicado el 1.8.2018 por Equipo GNOSS

    YAGO es una gran base de conocimiento semántico, derivada de Wikipedia, WordNet, WikiData, GeoNames y otras fuentes de datos. Actualmente, YAGO identifica más de 17 millones de entidades (como personas, organizaciones, ciudades, etc.) y contiene más de 150 millones de datos sobre estas entidades.

    YAGO tiene una serie de propiedades de interés:

    •     La precisión de YAGO se ha evaluado manualmente, lo que demuestra una precisión confirmada del 95% (*). Cada relación está anotada con su valor de confianza.
    •     YAGO combina la taxonomía limpia de WordNet con la riqueza del sistema de categorías de Wikipedia, asignando las entidades a más de 350,000 clases.
    •     YAGO está anclado en el tiempo y el espacio. YAGO concede una dimensión temporal y una dimensión espacial a muchos de sus hechos y entidades.
    •     Además de la taxonomía, YAGO tiene dominios temáticos como "música" o "ciencia" de WordNet Domains.
    •     YAGO extrae y combina entidades y hechos de 10 Wikipedias en diferentes idiomas.

    YAGO se desarrolla conjuntamente en el grupo DBWeb en la Universidad Télécom ParisTech, el grupo de Bases de Datos y Sistemas de Información en el Instituto Max Planck de Informática y Ambiverse.

    https://en.wikipedia.org/wiki/YAGO_(database)

    https://github.com/yago-naga/yago3

     

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    Publicado el 29.10.2012 por Equipo GNOSS

    Describiendo el conocimiento en un formato estándar para la Web Semántica: RDF

    Este post nos explica de manera sencilla algunos estándares de la Web semántica.

    • RDF: Resource Description Framework
    • Notaciones de RDF
    • Motores de RDF
    • Validación de RDF

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    Publicado el 30.8.2012 por Equipo GNOSS

    Charla impartida en la conferencia The 2012 Semantic Tech & Business Conference en San Francisco, CA, EE.UU. (celebrada entre el 3 y 7 de junio de 2012).

    En ella John F. Sowa, de VivoMind Research (LLC), nos habla de como combinar lógica y ontologías para desarrollar plantillas de conocimiento.

     

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    Publicado el 13.8.2012 por Equipo GNOSS

    Building the search engine of the future, one baby step at a time

    Post del blog oficial de google en el que anuncia la extensión de su Grafo de Conocimiento (Google Knowledge Graph) a todos los paises de habla inglesa.

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    Publicado el 3.8.2012 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    En este artículo publicado por Educase Quartely en el año 2008, el profesor de la Universidad de Alaska, Jason Ohler expone cuales son a su entender las ventajas que la Web Semántica implicará para el mundo educativo.

    Tras describir el problema actual de la sobreabundancia de información existente y su insuficiente gestión, y exponer de forma sintética los fundamentos básicos de la web semántica y sus ventajas a la hora de hacer comprensible a las máquinas el significado que incorpora, Jason considera que existen tres grandes ámbitos donde la Web Semántica va a impactar de forma significativa en la educación. Serían:

    - Construcción del conocimiento: ahorro de tiempo y gestión mucho más eficaz de la abundancia de la información. Las búsquedas se convierten en rutas de aprendizaje. Generación de un grafo educativo que permite integrar y relacionar con sentido todo aquello que es pertinente ayudándonos a aprender más rápido.

    - Mantenimiento de una red personal de aprendizaje: conectar con aquellas personas que me interesan y con contenidos relevantes que estas personas generan, supone ahorrar tiempo y gestionar nuestro propio entorno personal de aprendizaje de forma mucho más eficaz. Dedicar menos tiempo a buscar y más a pensar, relacionar, conectar y entender la información con filtro humano, facilitada.

    - Administración de la educación: la web semántica permitiría integrar e interoperar de una forma mucho más ágil y transparente y esto supone poder comparar con mayor criterio entre instituciones educativas, entre sus contenidos y cursos, otorgando al alumno la posibilidad de una elección mejor informada.

    Concluye el artículo defendiendo la Web Semántica como un proceso inevitable ya que:

    " As ancient human beings, we want to connect, share ideas, maintain relationships, understand the world around us, and sustain ourselves physically and emocionally regardless of- and sometimes despite- technological advancement. "

     

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    Publicado el 31.7.2012 por Alberto Ortiz Capellán

    Data mining and semantic web

    La Minería de Datos y la Web Semántica son dos caminos diferentes que conducen a la misma meta que es la recuperación eficiente de los conocimientos, a partir de grandes bases de datos compactos o distribuidos, o en Internet. El conocimiento en este contexto significa la interacción sinérgica de información (datos) y sus relaciones (correlaciones), pero la principal diferencia es la complejidad.

    Cada uno de estos enfoques tiene sus propias ventajas y desventajas. En este artículo explica cómo se pueden integrar los dos enfoques para disminuir sus inconvenientes. En él se explica mediante ejemplos en el campo de la salud como los métodos de minería de datos pueden ser muy útiles para la construcción de ontologías y como las ontologías construidas pueden ser utilizadas para clasificación en minería de datos.

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