本文目录一览：
渊亭科技:用机器学习+知识图谱编织反洗钱天网
机器学习、知识图谱等人工智能技术的引入，可有效提升金融机构的合规水平和数据分析能力。
挺好的。厦门渊亭科技有限公司是一家专注于数据智能、致力于“行业+数据智能”解决方案的创新型公司。
人工智能关键技术有哪些
1、人工智能的关键技术说法不一，常见的有以下几种：机器学习：人工智能核心，让计算机学习数据和模式，优化算法以预测和决策。包括监督、无监督和强化学习等类型，用于自然语言处理、图像识别等。深度学习：机器学习分支，模仿人脑神经网络，通过多层次模型从大规模数据提取复杂特征，推动语音识别、计算机视觉等领域发展。
2、人工智能的关键技术主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、脑机接口技术、知识图谱、人机交互以及自主无人系统技术等。首先，机器学习和深度学习是人工智能领域的两大核心。机器学习涉及到大量的数据处理和分析，通过训练计算机来识别和理解数据中的规律和模式。
3、人工智能的关键技术主要包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、以及增强现实（AR）和虚拟现实（VR）。机器学习：通过统计和分析让计算机实现自动“学习”，利用算法自动学习数据并从中筛选有用数据，改进自身的技术和算法。
4、人工智能的关键技术主要包括以下几个方面： **机器学习**：作为人工智能的核心技术之一，机器学习涉及大量数据处理和分析，通过训练计算机识别和理解数据，从数据中学习并发现规律和模式。它广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、语音识别、推荐系统等领域。
5、人工智能的关键技术主要包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习、人机交互、知识图谱、跨媒体分析推理和智适应学习等。
介绍一些知识图谱的实际应用类项目
知识图谱在实际项目中的应用广泛多样，以下是一些具体的应用类项目介绍：国内外知名知识图谱项目 国外项目：包括Cyc、WordNet和ConceptNet等常识库，以及FreeBase、DBpedia等互联网知识图谱。这些项目为各种应用场景提供了丰富的结构化知识资源。
项目知识图谱：实现项目基本属性、项目阶段成果、项目关联信息（如合同、人员、客户、业绩等）的一体化管理，构建融项目结构化、非结构化数据为一体的“项目户口本”应用，可以为企业项目资产管理、项目知识成果推荐复用等提供支持。
通用知识图谱，分为百科与常识两大类。百科图谱如微软的Cortana背后的知识图谱，是基于确定性事实，如DBpedia通过深度抽取维基百科构建，Google Knowledge Graph则结合语言知识库Freebase。巨头如Facebook和阿里巴巴也有各自的领域图谱。国内知识图谱创业则聚焦于专业领域，如智能客服和金融。
知识图谱在科研中具有多种作用，以下是其中的一些主要应用：文献检索与分析：知识图谱可以帮助科研人员快速找到相关的研究文献，通过对文献的关联分析，发现研究领域的新趋势和潜在研究方向。此外，知识图谱还可以对文献进行分类、聚类和推荐，提高科研人员的工作效率。
OpenKG（中文领域开放知识图谱社区项目）是中国中文信息学会倡导的项目，包含OpenKG.CN（开放图谱资源库）、cnSchema（中文开放图谱Schema）和Openbae（开放知识图谱众包平台）。OpenKG专注于医学知识图谱的构建和共享。医学知识图谱的构建需考虑领域特征和应用需求。
还没有评论，来说两句吧...