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Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Increíblemente útiles, los gráficos de conocimiento ayudan a las organizaciones a realizar un seguimiento de la investigación médica, la inteligencia sobre amenazas de ciberseguridad, el cumplimiento del GDPR, la participación de los usuarios web y mucho más. Lo hacen almacenando descripciones interconectadas de entidades -objetos, eventos, situaciones o conceptos abstractos- y codificando la información subyacente. ¿Cómo se crea un grafo de conocimiento? ¿Y cómo se pasa de la teoría a la producción?
Con ejemplos prácticos, este libro muestra a los científicos e ingenieros de datos cómo crear sus propios grafos de conocimiento. Los autores, Jesús Barrasa y Jim Webber, de Neo4j, ilustran patrones comunes para construir grafos de conocimiento que resuelven muchos de los acuciantes problemas actuales de gestión del conocimiento. Descubrirás rápidamente cómo estos grafos resultan cada vez más útiles a medida que añades datos y los aumentas con algoritmos y aprendizaje automático.
- Aprende los principios organizativos necesarios para construir un gráfico de conocimiento
- Explora cómo las bases de datos de grafos sirven de base para los grafos de conocimiento
- Comprende cómo importar datos estructurados y no estructurados a tu gráfico
- Sigue ejemplos para construir grafos de conocimiento de integración y búsqueda
- Aprende qué te ayudan a conseguir los gráficos de conocimiento de detección de patrones
- Explora los gráficos de conocimiento de dependencia a través de ejemplos
- Utiliza ejemplos de grafos de conocimiento de lenguaje natural y chatbots
- Utiliza algoritmos de grafos y ML para conocer mejor los datos conectados