Knowledge Engineering ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Entwicklung von Computersystemen befasst, die lernen, schlussfolgern und Probleme lösen können, wodurch sie produktiver und effizienter werden. Es ist der Prozess der Nutzung von Daten, um Computersysteme zu erstellen und zu pflegen, die Entscheidungen treffen und Aufgaben automatisch ausführen können.
Wissensrepräsentation ist der Prozess, bei dem das in einem Computer gespeicherte Wissen für den Menschen leichter verständlich gemacht wird. Dies kann die Erstellung von Diagrammen, Schaubildern oder anderen visuellen Darstellungen der Daten beinhalten. Dazu gehört auch die Darstellung der Daten in einer für den Computer verständlichen Form, z. B. in Programmiersprachen oder Ontologien.
Maschinelles Lernen ist eine wichtige Komponente des Knowledge Engineering. Es beinhaltet den Einsatz von Algorithmen, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Ziel des maschinellen Lernens ist es, Systeme zu schaffen, die auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten Entscheidungen treffen können, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit dem Verständnis und der Erzeugung menschlicher Sprache befasst. NLP wird verwendet, um Systeme zu schaffen, die natürliche Sprache, wie gesprochene Sprache und geschriebenen Text, verstehen können. NLP ist wichtig für das Knowledge Engineering, weil es Computern ermöglicht, mit Menschen auf natürlichere Weise zu interagieren.
Expertensysteme sind Computerprogramme, die komplexe Probleme mit Hilfe einer Kombination von Regeln und Heuristiken lösen sollen. Expertensysteme nutzen das Wissen von Experten, wie z. B. Ärzten oder Ingenieuren, um Entscheidungen zu treffen. Knowledge Engineering ist wichtig für die Entwicklung dieser Art von Systemen, da es Computern ermöglicht, das Wissen von Experten zu nutzen, um Entscheidungen zu treffen.
Wissenserwerb ist der Prozess des Sammelns von Daten und Informationen, um eine Wissensbasis zu schaffen. Dies umfasst sowohl die manuelle als auch die automatische Datenerfassung. Die Wissenserfassung ist ein wichtiger Teil des Knowledge Engineering, da sie die Grundlage für den Aufbau wissensbasierter Systeme bildet.
Reasoning ist der Prozess der Anwendung von Logik, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. In der Wissenstechnik wird Reasoning eingesetzt, um Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Dazu gehört die Verwendung von Algorithmen zur Analyse von Daten und zur Erstellung von Vorhersagen.
Wissensbasierte Systeme sind Computerprogramme, die komplexe Probleme lösen sollen. Diese Systeme nutzen Knowledge Engineering, um Daten und Expertenwissen zu kombinieren und Entscheidungen zu treffen. Sie werden in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. in der Medizin, im Ingenieurwesen und im Finanzwesen.
Knowledge Engineering ist der Prozess des Erwerbs, der Darstellung und der Auswertung von Wissen, um komplexe Probleme zu lösen. Zu den Techniken gehören der Wissenserwerb, die Wissensdarstellung und das Schließen von Schlüssen aus Wissen.
Im Allgemeinen gibt es vier Phasen des Knowledge Engineering:
1. Wissenserwerb: Dies ist der Prozess des Sammelns und Darstellens von Wissen von Experten in einem Bereich.
2. Wissensdarstellung: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Formalisierung des in der ersten Phase erworbenen Wissens, in der Regel unter Verwendung einer Art von Logik oder Ontologie.
3. Wissensableitung: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Ableitung neuen Wissens aus dem in der zweiten Stufe dargestellten Wissen. Dies kann mit Hilfe von regelbasierten Systemen, maschinellem Lernen oder einer anderen Technik geschehen.
4. die Anwendung des Wissens: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Nutzung des in der dritten Stufe abgeleiteten Wissens zur Lösung von Problemen in dem betreffenden Bereich.
Knowledge Engineering ist der Prozess der Umwandlung menschlichen Wissens in eine Form, die von Computern genutzt werden kann. Dieses Wissen kann in Form von Regeln, Verfahren oder anderen Arten von Informationen vorliegen, die zur Entscheidungsfindung oder zum Ergreifen von Maßnahmen genutzt werden können. Knowledge Engineering wird häufig im Bereich der künstlichen Intelligenz (AI) eingesetzt, um Expertensysteme zu entwickeln, d. h. Computerprogramme, die die Entscheidungsfähigkeiten menschlicher Experten nachahmen.
Es gibt viele Überschneidungen zwischen Knowledge Engineering und Software Engineering. Beide Disziplinen befassen sich mit der Entwicklung und Wartung von Softwaresystemen. Knowledge Engineering konzentriert sich auf die Modellierung und Darstellung von Wissen, während sich Software Engineering auf die Entwicklung und Wartung von Softwaresystemen konzentriert. Beide Disziplinen verwenden ähnliche Techniken und Werkzeuge, und beide sind auf die Qualität und Zuverlässigkeit ihrer Produkte bedacht.
Ein Knowledge Engineer ist für die Entwicklung und Pflege wissensbasierter Systeme zuständig. Dazu gehört die Entwicklung der Wissensbasis, d. h. einer Sammlung von Fakten und Regeln, die vom System verwendet werden, sowie der Benutzeroberfläche und der Entscheidungslogik. Das Ziel eines Wissensingenieurs ist es, ein System zu schaffen, das in der Lage ist, Probleme präzise zu lösen und Entscheidungen zu treffen, ähnlich wie ein menschlicher Experte.