Kognitívna mapa je pôvodne pojem z psychológie, ktorý opisuje mentálnu reprezentáciu, ktorú si ľudia alebo zvieratá vytvárajú o svojom okolí. V manažmente a AI označuje aj grafické modely, ktoré zobrazujú pojmy ako uzly a ich vzťahy príčiny a následku ako vážené šípky, napríklad „fuzzy kognitívne mapy“. Takéto mapy pomáhajú štruktúrovať odborné znalosti a skúmať scenáre, napríklad ako zmeny cien ovplyvňujú dopyt a stav zásob.
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoZnalostné inžinierstvo zahŕňa zachytávanie, usporadúvanie a prípravu odborných znalostí tak, aby ich mohli využívať systémy IT. Pôvodne sa zameriavalo na pravidlá pre expertné systémy; dnes je často prioritou zdokumentovať roztrúsené znalosti z príručiek, popisov procesov a hláv ľudí tak, aby z nich agenti AI mohli spoľahlivo odpovedať. Zahŕňa to jasné štruktúry, aktuálne zdroje, definované zodpovednosti a zaplnenie identifikovaných medzier.
V informatike je ontológia formálny model určitej oblasti poznania, ktorý jasne definuje pojmy, ich vlastnosti a vzťahy medzi nimi. Ľudia aj stroje tak môžu dáta jednotne interpretovať a vyvodzovať z nich závery. Ontológie sú základom mnohých znalostných grafov, sémantických vyhľadávacích systémov a projektov integrácie dát. Príklad: ontológia produktov uvádza, že „elektrobicykel“ je „bicykel“ a má „batériu“.
Kauzálna inferencia zahŕňa metódy na odvodzovanie vzťahov príčiny a následku z údajov, namiesto toho, aby sa len zisťovali korelácie. Odpovedá na otázky ako „Čo by sa stalo, keby sme toto opatrenie neurobili?“. Medzi nástroje patria randomizované experimenty, ako sú A/B testy, kauzálne grafy a štatistické techniky pre observačné údaje. Príklad: zistenie, či zľavová kampaň skutočne zvýšila predaj, alebo či by predaj z sezónnych dôvodov vzrástol aj tak.
Bayesovské siete sú grafické modely, ktoré znázorňujú premenné ako uzly a ich pravdepodobnostné závislosti ako orientované šípky. Pomocou Bayesovej vety ukazujú, ako nové pozorovania menia pravdepodobnosť iných udalostí. Príkladom je podpora diagnostiky: odhad najpravdepodobnejšej príčiny z pozorovaných príznakov. Ich silnými stránkami sú transparentnosť a schopnosť pracovať s neistými alebo neúplnými údajmi.
