വിജ്ഞാന ഗ്രാഫുകൾ

കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലും വിവിധ തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിനും ക്രമീകരിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു തരം ഡാറ്റാ ഘടനയാണ് നോളജ് ഗ്രാഫുകൾ. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കണക്ഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കാനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും അവർ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അനുവദിക്കുന്നു.

നോളജ് ഗ്രാഫുകൾ മനുഷ്യർക്ക് തിരിച്ചറിയാൻ പ്രയാസമുള്ളതോ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതോ ആയ കണക്ഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന, ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങളുടെ ഭാഗങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് യാന്ത്രികമായി അനുമാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അവ അനുവദിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ, ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വിവിധ ജോലികൾക്കായി മെച്ചപ്പെട്ട മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു.

ഒരു നോളജ് ഗ്രാഫിന്റെ ഘടനയിൽ നിരവധി ഘടകങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: എന്റിറ്റികൾ, ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഉള്ള വസ്തുക്കളാണ്; അരികുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്ന എന്റിറ്റികൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ; ഓരോ എന്റിറ്റിയും അവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ബന്ധങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെ മാതൃകയാക്കുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ. ഈ ഘടകങ്ങളിലൂടെ വ്യത്യസ്‌ത ഡാറ്റാ ശകലങ്ങൾ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, മനുഷ്യർക്ക് ഉണ്ടാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ അസാധ്യമോ ആയ കണക്ഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ ഒരു നോളജ് ഗ്രാഫ് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി മെച്ചപ്പെട്ട മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, കൂടുതൽ ശക്തമായ സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള മികച്ച ഗവേഷണം.

സമീപ വർഷങ്ങളിൽ നോളജ് ഗ്രാഫുകളുടെ ഉപയോഗം അതിവേഗം വളർന്നു, ഗൂഗിൾ, മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, ഐബിഎം തുടങ്ങിയ പ്രമുഖ സാങ്കേതിക കമ്പനികൾ അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കും സേവനങ്ങൾക്കും ശക്തി പകരുന്നതിനായി വലിയ തോതിലുള്ള നോളജ് ഗ്രാഫുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഈ നോളജ് ഗ്രാഫുകൾ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും മികച്ച സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗും മറ്റ് AI കഴിവുകളും നൽകുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നീ മേഖലകളിൽ നോളജ് ഗ്രാഫുകൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ കണക്ഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കാനും മനുഷ്യർക്ക് സ്വമേധയാ ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും വെർച്വൽ പേഴ്‌സണൽ അസിസ്റ്റന്റുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിനും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.