Tässä artikkelissa taustoitan tekoälyn käytöstä kolmea ilmiötä, joita olen itse tarkkaillut verkkokeskusteluissa ja vuoden aikana käymissäni eri konferensseissa – neuroverkon oppiminen, symbolinen tekoäly ja päättely päätösten tukena sekä lntention Capture -teknologia.
Profium Sense -graafitietokannan avulla on helppo alkaa työstää nopeasti mitä tahansa avoimen standardin RDF-tietomallin mukaista tietoa. Tämä video näyttää lyhyesti, miten helposti voit tuoda RDF-aineistoja Profium Sense -graafitietokantaan käyttäen Web-käyttöliittymää. Videossa hyödynnetään geonames.org-palvelusta haettua maantieteellistä avointa datasettiä Irlannista. Tietojen sisääntuonnin jälkeen näytämme, miten voit tarkastella tuodun datan solmujen ominaisuuksia ja sitä miten voit visualisoida valitun solmun kaikki […]
Ajattelin jakaa ajatuksiani eräästä viimeaikaisista innovaatioistamme, joita olemme työstäneet Profiumissa. Tämän artikkelin tarkoituksena on herättää keskustelua mahdollisista sovellusalueista kehittämällemme algoritmille. Algoritmi voi tulla avuksi esimerkiksi työmarkkinoiden kohtaanto-ongelmassa. Työmme taustalla on itse kehittämämme sääntöpohjainen päättelykone. Tuemme päättelykoneessa datalog-luokan ilmaisuvoimaisia sääntöjä. Tämä tarkoittaa sitä, että olemassa olevasta tiedosta voidaan päätellä uutta tietoa kuten alla olevat pseudosyntakset englanninkieliset […]
LUE ENGLANNINKIELINEN KIRJOITUS “Artificial Intelligence and intelligent Fraud Detection” Profium Sense Päättelykoneen sääntöjä voi analyytikkokin muokata helposti graafisen käyttöliittymän avulla ilman ohjelmointitaitoja.
Työnvälitysportaalit ovat suosittuja mainospaikkoja, joissa yritykset ilmoittavat avoimista työpaikoistaan toivoen pätevien hakijoiden jättävän hakemuksensa, ja joihin työnhakijat voivat tallentaa ansiolutettelonsa. Tälläiset työnvälityssivustot perustuvat yleensä perinteiseen lomakepohjaiseen hakuun. Niissä sekä työnhakijan että työnantajan on kokeiltava monia hakutermejä kuten erilaisia tehtävä-/ammattinimikkeitä (esim. henkilöstösihteeri, HR-assistentti, henkilöstöasiantuntija) nähdäkseen löytyykö hakukriteereihin sopivaa työtä tai tekijää. Kohtaantoa voidaan parantaa huomattavasti semanttisella […]
Big Data -aikanamme ohjelmistot käsittelevät suunnattoman laajaa kompleksista tietomäärää, lukuisista erilaisista lähteistä. Perinteiset relaatiotietokannat edellyttävät tietorakenteen täsmentämistä, ja mitä monimutkaisempia käsitteiden välisiä suhteita datassa on, sitä haastavammaksi tietokannan suunnittelu käy. Vaihtoehtoisesti graafitietokanta voi mallintaa paremmin tosielämän tilanteiden tiedon ja käsitteiden suhteita ja rakennetta. Tältä pohjalta Profium Sense tehostaa tosiaikaisen tiedon käsittelyä päättelysääntöjen ja semanttisen tekoälyn avulla. […]
Muistan elävästi korkeakouluajoiltani ensimmäisen diskreetin matematiikan kurssin ja professorin esittelemät termit kuten solmut ja kaaret. Enpä olisi uskonut, että pallot ja niiden väliset viivat voivat olla näin monimutkainen asia. Toki lopulta ilmeni, että “kauppamatkustajan ongelma” sekä monet muut mielenkiintoiset algoritmiset ongelmat ratkeavat samassa graafi-tietomallissa. Graafimalleista on joitakin muunnelmia riippuen siitä, ovatko kaaret solmujen välillä suunnattuja […]
Kirjoituksessa kuvataan miten sääntöjä voidaan johtaa säännellyistä liiketoimintaympäristöistä kuten ilmailu-alalta. Ohjelmistot, kuten Profim Sensen päättelykone, hyödyntävät tällaisia sääntöjä ja auttavat ihmisiä tekemään parempia päätöksiä. LUE ENGLANNINKIELINEN KIRJOITUS “Rules from regulations”