コンテキストAIを実現するナレッジグラフ
By Maya Natarajan
AI%E3%81%AE%E6%9C%AA%E6%9D%A5%EF%BC%9A%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A8%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B7%E3%82%99%E3%82%AF%E3%82%99%E3%83%A9%E3%83%95.png?width=250&height=353&name=(%E8%A1%A8%E7%B4%99)AI%E3%81%AE%E6%9C%AA%E6%9D%A5%EF%BC%9A%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A8%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B7%E3%82%99%E3%82%AF%E3%82%99%E3%83%A9%E3%83%95.png)
現在、企業において人工知能(AI)が果たす役割は大きくなっていますが、複雑な問題に対して信頼性の高い解決策を提供するためには、コンテキストが必要です。
ナレッジグラフは、このコンテキストを追加して機械学習(ML)のあらゆるフェーズを強化し、AIの精度と説明できる能力を向上させます。
この記事では、コンテクストAIの重要性を理解し、探求していきます。
- ナレッジグラフとは何か、どのようにデータの
有用性をたかめるのか - ナレッジグラフを活用した機械学習(ML)の
強化方法 - グラフネイティブ技術で予測精度が向上する理由
- より深い洞察を得るために、どのような業界でどのようにナレッジグラフが活用されているか