¡No desperdicies datos buenos! Recupera información predictiva con gráficos de conocimiento

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. La importancia de los datos predictivos
3. Mejorando la calidad de los datos 3.1. Alineando los datos con IA centrada en datos 3.2. Codificación del conocimiento
4. El problema de la pérdida de información 4.1. Estructuras aplanadas 4.2. Relaciones entre entidades
5. Aprovechando los datos corporativos
6. La importancia de las relaciones en el aprendizaje automático
7. Ingeniería de características en gráficos
8. La capa semántica y la codificación del conocimiento
9. Alimentando datos predictivos y conocimiento en un gráfico de conocimiento relacional
10. Beneficios de un gráfico de conocimiento relacional en el stack de datos moderno
11. Conclusión
12. Contacta con nosotros

📚 Reclamando datos predictivos con gráfico de conocimiento relacional

¡Hola a todos! Gracias por unirse a mí en este rápido chat sobre cómo reclamar datos predictivos con Knowledge Grass. Mi nombre es Amy Hodler y soy una apasionada de la ciencia de redes y los gráficos. Trabajo en Relational AI, una empresa que cuenta con un gráfico de conocimiento relacional en la nube. Recientemente hemos salido de sigilo y hemos sido reconocidos por Gartner como un proveedor interesante. En los próximos minutos, cubriremos cómo evitar el desperdicio de datos y cómo utilizar un gráfico de conocimiento para capturar información predictiva de una manera más efectiva.

1. Introducción

En el campo del aprendizaje automático, a menudo nos encontramos diciendo: "Si tan solo tuviera mejores datos, podría mejorar mis predicciones". Lo interesante es que en realidad ya tenemos más datos de los que nos damos cuenta, la clave está en poder acceder y utilizar esos datos en nuestros modelos de aprendizaje automático.

2. La importancia de los datos predictivos

Para mejorar la calidad de nuestras predicciones, podemos enfocarnos en dos aspectos: mejorar los datos o codificar el conocimiento dentro del sistema. En el primer caso, nos adentramos en el ámbito de la IA centrada en datos, donde buscamos aumentar la calidad y riqueza de nuestros datos para obtener mejores resultados. En el segundo caso, estamos codificando nuestro conocimiento sobre qué datos son relevantes para nuestros modelos.

3. Mejorando la calidad de los datos

Cuando nos preparamos para crear un modelo predictivo, a menudo cometemos el error de desaprovechar los datos en bruto. Esto implica perder información valiosa en términos de jerarquías, relaciones y dependencias entre entidades.

3.1. Alineando los datos con IA centrada en datos

Podemos mejorar la calidad de nuestros datos alineándolos con la IA centrada en datos. Esto implica obtener datos más ricos y de mayor calidad, lo que a su vez nos permite obtener mejores resultados en nuestros modelos.

3.2. Codificación del conocimiento

Otra forma de mejorar nuestros modelos es codificar el conocimiento dentro del sistema. Esto implica limpiar los datos, muestrearlos y proporcionar información relevante a nuestros modelos sobre lo que es importante.

4. El problema de la pérdida de información

Cuando convertimos nuestros datos en una matriz de características, a menudo perdemos estructuras importantes y relaciones entre entidades. Esto va en contra de la forma en que las cosas funcionan en el mundo real, donde las entidades están altamente interconectadas y dependen unas de otras.

4.1. Estructuras aplanadas

Al aplanar nuestras estructuras de datos, perdemos información crucial y experiencia en el dominio. Es importante tener en cuenta las jerarquías y las relaciones entre los datos para obtener predicciones más precisas y ricas.

4.2. Relaciones entre entidades

En el mundo real, las entidades están altamente interconectadas y dependen unas de otras. Si queremos hacer recomendaciones precisas, debemos tener en cuenta estas relaciones y comprender cómo se relacionan con el comportamiento de los usuarios.

5. Aprovechando los datos corporativos

Los datos corporativos son extremadamente valiosos, pero a menudo no se utilizan de manera efectiva en el aprendizaje automático. Necesitamos desarrollar formas de capturar la lógica empresarial como parte de nuestros modelos y aprovechar al máximo los grandes volúmenes de datos que tenemos a nuestra disposición.

6. La importancia de las relaciones en el aprendizaje automático

Según años de investigación, las relaciones son los predictores más fuertes del comportamiento. Podemos utilizar la ingeniería de características en gráficos para mejorar nuestros resultados en el aprendizaje automático. Este es un enfoque muy efectivo y de bajo costo que vale la pena explorar.

7. Ingeniería de características en gráficos

La ingeniería de características en gráficos consiste en aprovechar las relaciones entre las entidades para mejorar nuestros resultados en el aprendizaje automático. Al utilizar un gráfico de conocimiento relacional, podemos codificar tanto las relaciones como las reglas de negocio en un formato ejecutable, lo que nos permite construir modelos más complejos e inteligentes.

8. La capa semántica y la codificación del conocimiento

Hoy en día, muchas personas están hablando de capas semánticas y modelos semánticos para mapear los datos a su significado empresarial. Esto implica comprender la importancia de los datos, su relevancia en relación con otras entidades y la lógica que los rodea. Esta es una forma efectiva de agilizar el desarrollo de aplicaciones y mejorar la inteligencia de los datos.

9. Alimentando datos predictivos y conocimiento en un gráfico de conocimiento relacional

Un gráfico de conocimiento relacional nos permite alimentar datos predictivos y conocimiento en una plataforma como Snorkel. Este tipo de gráfico es un modelo de conceptos, relaciones y lógica asociada, lo que nos permite construir aplicaciones de datos más inteligentes y realizar análisis más complejos.

10. Beneficios de un gráfico de conocimiento relacional en el stack de datos moderno

Un gráfico de conocimiento relacional complementa perfectamente el stack de datos moderno. Nos permite añadir inteligencia a lo que hacemos, construir modelos más ricos y obtener predicciones más precisas. Es una herramienta poderosa que todos deberíamos considerar en nuestras estrategias de datos.

11. Conclusión

No desperdiciemos datos que pueden mejorar la calidad de nuestro aprendizaje automático. Aprovechemos los datos corporativos, no perdamos la información crucial que se encuentra en las estructuras y relaciones de los datos, y utilicemos gráficos de conocimiento relacional para mejorar nuestros resultados.

12. Contacta con nosotros

Si estás interesado en saber más sobre gráficos y gráficos de conocimiento, no dudes en contactarnos. ¡Nos encanta hablar sobre el tema! También puedes visitar nuestro sitio web en relational.ai para obtener un adelanto de nuestro gráfico de conocimiento relacional y registrarte para recibir actualizaciones.

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