知识挖掘如何在 AI 实施中发挥重要作用

随着人工智能的热潮，公司应该立即利用它来获得先发优势并在竞争中脱颖而出。但是，当公司考虑部署任何 AI 应用程序时，需要考虑各种组件。其中之一是知识挖掘，它可以帮助组织利用他们可用的数据。

知识挖掘对于在运营中适应人工智能应用的企业来说可以发挥关键作用。大型企业收集了大量未充分利用的市场数据和消费者信息。知识挖掘是理解和利用这些数据的关键。本博客介绍了如何！

在定义知识图谱之前，了解企业处理两种类型的数据（非结构化数据和结构化数据）至关重要。正如 Gartner 所证实的那样， 此类数据中有 80% 是非结构化的 ，只有剩下的 20% 是结构化的。结构化数据更容易比较、处理和分析，而图像、音频、视频等形式的非结构化数据则不那么容易管理。

知识挖掘是人工智能的一个子集;它是一个专注于从大量非结构化信息中学习见解的领域。知识挖掘将来自不同来源的数据汇集在一起，以分析它们的趋势和模式。这可以使从事大数据运营的公司能够从其庞大的非结构化数据中发现新的见解。

到目前为止，公司一直依靠手动分析来分析非结构化数据。然而 根据 IDC 的一份报告，手动分析需要 2.5 个工时 分析非结构化数据的一天。它几乎有三分之一的工作日花在了可以通过知识挖掘保存的任务上。

知识挖掘可帮助组织利用未开发的资源丰富的信息池。知识挖掘，顾名思义，更深入地挖掘各种数据源和格式，以建立联系、获取知识并根据组织的人工智能用例应用它们。

以下是知识挖掘的三个阶段：摄取、丰富和探索。

知识挖掘从从所有数据源收集信息并将其引入到一个池中开始。结构化数据更易于关联和管理，但非结构化数据在任何数据模型中都没有预定义。PDF、图像、Word 文档和 powerpoint 等文件中的数据源包括非关系数据库、API、blob 存储和文件。

在此摄取阶段，执行文档破解以从各种来源收集数据并将它们分解在公共介质中，该介质通常是通过 NLP 和 OCR 技术的文本数据。

知识摄取后的下一步是通过 AI 模型来处理信息来丰富数据。此步骤本质上是从可用数据中学习以识别模式和信息。此步骤意味着可以通过 Azure 云和 AWS 中的 AI 解决方案处理可用数据，也可以使用专门的 AI 团队训练自己的机器学习模型。

NLP、计算机视觉、情感分析和各种此类人工智能技术将有助于理解和理解公司在摄取阶段后可用的信息。

知识挖掘过程的最后一步是分析丰富和摄取的信息。此步骤可确保 ML 模型训练和学习公司可用的信息，这些信息对其业务来说是独一无二的。

这部分过程还确保可用数据为搜索和最终用户应用程序编制了良好的索引。PowerBI 等分析工具可以通过分析信息并从可用信息中获得更深入的见解来进一步增加价值。

文档或图像形式的可用非结构化数据只能用于记录的目的，这些记录大部分处于休眠状态，并且大多数时候会冗余地占用其资源。

知识挖掘是充分利用特殊业务数据来获取见解的过程，这些见解服务于更好的目的，有助于整体业务决策，并作为其 ML 模型的一部分留下持久的影响。

以下是知识挖掘可以获取数千个组织文件并得出广泛且可作的见解的一些方法：

这还不是全部。知识挖掘可以成为任何公司人工智能实施计划的一部分，强调他们可用的数据。通过它获得更好的洞察力，组织可以为特定用例应用不同的人工智能应用程序，例如预测和自动化。

公司什么时候是探索采矿业的合适时机？答案在于现有数据的准备情况。如果一家公司拥有适量和质量的数据，那么它就可以开始利用知识挖掘来释放休眠信息的价值。

如果一个组织目前没有如此有洞察力的数据，那么他们必须尽快开始研究不同的数据收集来源。