#1442296

#1442296: Научный институт создает онтологию для описания климатических изменений. Данные включают метеорологические показатели, географические координаты и прогнозные модели. На этапе формализации выяснилось, что часть данных представлена в RDF, а другая — в реляционных базах. Команда не может согласовать, как унифицировать форматы без потери смысла. Какое действие критически необходимо для решения проблемы совместимости форматов?

Научный институт создает онтологию для описания климатических изменений. Данные включают метеорологические показатели, географические координаты и прогнозные модели. На этапе формализации выяснилось, что часть данных представлена в RDF, а другая — в реляционных базах. Команда не может согласовать, как унифицировать форматы без потери смысла. Какое действие критически необходимо для решения проблемы совместимости форматов?
Варианты ответа:
  • отказаться от реляционных данных и перевести всё в RDF — это обеспечит единообразие
  • использовать промежуточные преобразователи — это сохранит исходные данные
  • упростить онтологию, исключив часть атрибутов — это снизит сложность

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.

Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.

Похожие вопросы по дисциплине

📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
Стартап разрабатывает чат-бот для поддержки клиентов банка. Бот должен понимать запросы вроде «Как открыть вклад?» или «Перевести деньги на карту». Для этого требуется онтология, связывающая финансовые термины, процессы и нормативные документы. Однако тестирование показало, что бот путает «кредит» и «депозит», а также не учитывает региональные особенности законодательства. Какой этап создания онтологии был выполнен недостаточно тщательно? В медицинской системе диагностики необходимо разработать модель, которая сможет на основе симптомов пациента предположить возможные заболевания. Однако симптомы могут быть неоднозначными, а данные о пациентах — неполными. Например, у пациента может отсутствовать информация о предыдущих заболеваниях, а некоторые симптомы могут быть интерпретированы по-разному. Какой механизм вывода лучше всего подойдет для работы с неоднозначными и неполными данными в медицинской диагностике? Компания разрабатывает чат-бота для обработки запросов клиентов. Чат-бот должен понимать контекст запросов и адаптировать ответы в зависимости от предпочтений пользователя. Однако данные о пользователях могут быть неполными, а запросы — неоднозначными. Например, пользователь может использовать разговорный язык или сленг, что затрудняет понимание его намерений. Какой метод представления знаний лучше всего подойдет для обработки неоднозначных запросов и адаптации ответов? При обучении нейронной сети на большом наборе данных возникла проблема: модель слишком долго обучается, и процесс занимает много времени. Необходимо выбрать метод оптимизации, который ускорит обучение и улучшит сходимость модели. Какой метод оптимизации лучше всего подойдет для ускорения обучения нейронной сети? При обучении нейронной сети на данных для задачи классификации модель показывает отличные результаты на обучающей выборке, но плохо справляется с новыми данными. Это указывает на проблему переобучения. Какой метод лучше всего использовать для предотвращения переобучения в нейронной сети?