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Maschinelles Lernen und Wissensrepräsentation

Shortcuts: Differenzen, Gemeinsamkeiten, Jaccard Ähnlichkeit Koeffizient, Referenzen.

Unterschied zwischen Maschinelles Lernen und Wissensrepräsentation

Maschinelles Lernen vs. Wissensrepräsentation

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Wissensrepräsentation (englisch: knowledge representation) dient im Rahmen der Wissensmodellierung dazu, Wissen in Wissensbasierten Systemen formal abzubilden.

Ähnlichkeiten zwischen Maschinelles Lernen und Wissensrepräsentation

Maschinelles Lernen und Wissensrepräsentation haben 2 Dinge gemeinsam (in Unionpedia): Prädikatenlogik, Wissen.

Prädikatenlogik

Die Prädikatenlogiken (auch Quantorenlogiken) bilden eine Familie logischer Systeme, die es erlauben, in der Praxis und in der Theorie vieler Wissenschaften wichtige Bereiche durch Argumente zu formalisieren und sie auf ihre Gültigkeit zu überprüfen.

Maschinelles Lernen und Prädikatenlogik · Prädikatenlogik und Wissensrepräsentation · Mehr sehen »

Wissen

ἐπιστήμη (Episteme), Personifikation des Wissens in der Celsus-Bibliothek in Ephesos, Türkei Als Wissen oder Kenntnis wird üblicherweise ein für Personen oder Gruppen verfügbarer Bestand von Fakten, Theorien und Regeln verstanden, die sich durch den höchstmöglichen Grad an Gewissheit auszeichnen, so dass von ihrer Gültigkeit bzw.

Maschinelles Lernen und Wissen · Wissen und Wissensrepräsentation · Mehr sehen »

Die obige Liste beantwortet die folgenden Fragen

Vergleich zwischen Maschinelles Lernen und Wissensrepräsentation

Maschinelles Lernen verfügt über 44 Beziehungen, während Wissensrepräsentation hat 33. Als sie gemeinsam 2 haben, ist der Jaccard Index 2.60% = 2 / (44 + 33).

Referenzen

Dieser Artikel zeigt die Beziehung zwischen Maschinelles Lernen und Wissensrepräsentation. Um jeden Artikel, aus dem die Daten extrahiert ist abrufbar unter:

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