論文の概要: Coupling Machine Learning with Ontology for Robotics Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02500v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 23:38:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-07 13:24:39.554830
• Title: Coupling Machine Learning with Ontology for Robotics Applications
• Title（参考訳）: ロボット応用のためのオントロジーと機械学習の結合
• Authors: Osama F. Zaki,
• Abstract要約: 動的シナリオにおける事前知識の可用性の欠如は、間違いなくスケーラブルなマシンインテリジェンスにとって大きな障壁である。 二つの階層間の相互作用についての私の見解は、知識が知識ベース層で容易に利用できない場合、他の階層からより多くの知識を抽出できるという考えに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper I present a practical approach for coupling machine learning (ML) algorithms with knowledge bases (KB) ontology formalism. The lack of availability of prior knowledge in dynamic scenarios is without doubt a major barrier for scalable machine intelligence. My view of the interaction between the two tiers intelligence is based on the idea that when knowledge is not readily available at the knowledge base tier, more knowledge can be extracted from the other tier, which has access to trained models from machine learning algorithms. To analyse this hypothesis, I create two experiments based on different datasets, which are related directly to risk-awareness of autonomous systems, analysed by different machine learning algorithms (namely; multi-layer feedforward backpropagation, Naive Bayes, and J48 decision tree). My analysis shows that the two-tiers intelligence approach for coupling ML and KB is computationally valid and the time complexity of the algorithms during the robot mission is linear with the size of the data and knowledge.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)アルゴリズムと知識ベース(KB)オントロジー形式を結合する実践的アプローチを提案する。 動的シナリオにおける事前知識の可用性の欠如は、間違いなくスケーラブルなマシンインテリジェンスにとって大きな障壁である。 2つの階層のインテリジェンス間の相互作用に関する私の見解は、知識が知識ベース層で容易に利用できない場合、機械学習アルゴリズムからトレーニングされたモデルにアクセス可能な他の層からより多くの知識を抽出できるという考えに基づいている。 この仮説を分析するために、異なる機械学習アルゴリズム(多層フィードフォワードバックプロパゲーション、ネイブベイズ、J48決定木)によって分析された、自律システムのリスク認識に直接関係する異なるデータセットに基づく2つの実験を作成します。 私の分析では、MLとKBを結合する2層インテリジェンスアプローチは計算に有効であり、ロボットミッション中のアルゴリズムの時間複雑性は、データと知識のサイズと線形である。

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