Lancer un Ecommerce Anti Amazon en 24h

 1 jour d'essai gratuit

Formation à GPT3 et ChatGPT
Musclez le contenu + SEO
Définitions

Extraction de connaissances

L’extraction de connaissances est la création de connaissances à partir de sources structurées ( bases de données relationnelles, XML) et non structurées (textes, documents, images) sources.

Les connaissances résultantes doivent être présentées dans un format lisible et interprétable par une machine, et doivent représenter les connaissances de manière à faciliter l'inférence. Bien qu’il soit méthodiquement similaire à l’extraction d’informations (NLP) et à l’ETL (entrepôt de données), le principal critère est que le résultat de l’extraction va au-delà de la création d’informations structurées ou de la transformation en un schéma relationnel. Cela nécessite soit la réutilisation de  connaissances formelles existantes (réutilisation d'identificateurs ou ontologies), soit la création d'un schéma basé sur les données source.

Le groupe RDB2 du W3C  est en train de standardiser couramment un langage d’extraction de cadres de description de ressources (RDF) à partir de bases de données relationnelles. Un autre exemple populaire pour l’extraction de connaissances est la transformation de Wikipédia en données structurées un d aussi la mise en correspondance aux éléments existants des connaissances

EXCLUSIF

35 Formations
Intelligence Artificielle
Marketing Digital
Ecommerce
Forfait illimité: à partir de 166€/mois

Accès 100 collaborateurs

Découvrir

Organisme de formation

 OF N°11756628075 - 17 rue etex, Paris

Recevez des exclus !

Search