M.Fatih AMASYALI Uzman Sistemler Ders Notları

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Dört Bölüm 1.Tanıtım ve Mevcut Durum 2.Hedefler 4.Demo 3.Yeni Sürüm Planlaması.
Advertisements

Raporlama ve İş Zekası Çözüm Platformu
Anlamsal Web, Anlamsal Web Dilleri ve Araçları
Savaş YILDIZ
İnternet Programcılığı
İNTERNET.
KAVRAMSAL MODEL ikinci aşama.
VERİTABANLARININ ETKİN KULLANIM TEKNİKLERİ
Çevre ve Orman Bakanlığı Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı
BTP 108 BİLGİSAYAR AĞ SİSTEMLERİ AĞ KAVRAMI Birden çok bilgisayarın birbirine bağlı olarak kullanılmasıyla oluşturulan çalışma biçimine bilgisayar ağı.
KIRKLARELİ ÜNİVERSİTESİ BABAESKİ MESLEK YÜKSEKOKULU DERS:E-TİCARET KONU:ELEKTRONİK TİCARETİN GELİŞİMİ VE GELENEKSEL TİCARET İLE KARŞILAŞTIRILMASI HAZIRLAYAN:DİLEK.
Ersan TAN Sedat GÜZELŞEMME "Web için bir hayalim var, öyle ki bilgisayarlar web üzerindeki bütün veriyi, içerikler, linkler ve insanlarla.
ARAMA MOTORU KULLANIMI
VERİ TABANI VE VERİ TOPLAMA YÖNTEMLERİ
İnternet Teknolojisi Temel Kavramlar
Bilişim Teknolojileri Okuryazarlığı
Sosyal Ağların Eğitim Amaçlı Kullanımı
BTP102 VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMLERİ 1
İnternet ve Mobilite Öğr. Gör. Mehmet Akif Barış 2.
KOBİ – ŞİRKET PORTALI BİTİRME PROJESİ EMRE UYUMAZ & ANIL GÜR.
BBY 105 B İ LG İ N İ N ORGAN İ ZASYONU I Prof. Dr. Gülbün Baydur.
BİT’ini Kullanarak Bilgiye Ulaşma ve Biçimlendirme
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri I
Quest Atlantis Dünya Üzerine Yayılmış Çok-Kullanıcılı Çevrim-İçi Eğitsel Bir Bilgisayar Oyununun Teknik Yapısı.
Kurumsal İçerik Yönetimi Kapsamında Bilgi Güvenliği
Hazırlayan: Yeşim EKİCİ. Dünya genelindeki bilgisayar ağlarını ve kurumsal bilgisayar sistemlerini birbirine bağlayan elektronik iletişim ağıdır Internet.
VERİLERİ DÜZENLİYORUM ACCESS TANIMLAR Veri Tabanı: Düzenli bilgiler topluluğudur. Sistematik erişim imkanı olan, yönetilebilir, güncellenebilir, taşınabilir,
BİLGİ OKURYAZARLIĞI EĞİTİM PROGRAMI TASARIMI ÇALIŞTAYI
İnternet Teknolojisi Temel Kavramlar
CANSU ALTIN TÜRKÇE ÖĞRETMENLİĞİ 2. SINIF 1. ÖĞRETİM
M.Fatih AMASYALI Uzman Sistemler Ders Notları
, Denizli Akademik Bilişim 2006 YAZILIM GELİŞTİRME SÜRECİNDE OTOMATİK KOD ÜRETİCİLER Çağdaş Can BİRANT Kökten Ulaş BİRANT Prof. Dr. Alp KUT.
Metadata ve Z39.50 Metadata.
İşletme Doktora Programı Bilgi Teknolojileri ve Yönetim (IYO 713)
Karar Bilimi 1. Bölüm.
Türkçe Öğretmenliği 2.Sınıf
WEB2.0 ARAÇLARI Gökçe Hanım EMİR K ONULAR : ajax, rss, css, vidcast, podcast podcast.
ONLINE MEDYA TAKİBİ “FIRSATLAR”. Online Medya Takibi DİNLE -> KATIL -> ÜRET.
Bilginin Organizasyonu Uygulama I
Sosyal Medya Kişilerin internet üzerinde birbirleriyle yaptığı diyaloglar ve paylaşımlar bütünüdür.  Zaman ve mekân sınırlaması olmadan (mobil tabanlı),
MESLEKİ ve GELİŞİM DERSİ PERFORMANS ÖDEVİ SUNUSU
Wordnet ve Bilgisayar Ağ Terimleri Sözlüğünün Oluşturulması
Anlamsal Web’de Bilginin Depolanması için Bir Yaklaşım: Oracle Performans Değerlendirmesi Emine Sezer & Okan Bursa & Özgü Can Ege Üniversitesi.
BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERS KİTAPLARI
ÖTÖ 451 Okul Yönetiminde Bilgisayar Uygulamaları R. Orçun Madran.
3 Haziran 2008 İçerik Yönetim Sistemleri (İYS) Umut TEKGÜÇ QuickWASP Limited (
BBY 467 Bilimsel ve Kültürel Mirasın Dijitalleştirilmesi Ders 8: Dijital Kütüphane Yazılımları ve Dijital Koruma Arş. Gör. Tolga Çakmak.
Hafta 1: Dizinleme ve Özler BBY 264 Dizinleme ve Sınıflama.
İnternet Nedir Bilgisayar Ağları Ağ Çeşitleri Çağlar Gülcek.
MED 167. Frekanslı Serilerde Standart Sapma Örnek XfX.fX-Xbarf.(X-Xbar) ,1259, ,1171, ,1510, ,1453, ,184,05.
1 BBY 464 Semantik Bilgi Yönetimi Güven KÖSE (Kurucu Ortak, Genel Müdür) Mantis Yaz. Dan. Ltd. Şti.
XML ve XML WEB SERVİSLERİ Volkan ALTINTAŞ. XML Bağımsız bir kuruluş olan W3C tarafından tasarlanmıştır. Herhangi bir kurumun tekelinde değildir. Kişilerin.
Nasıl kullanılır, Ne işe yarar?
Bölüm 4 : VERİ MADENCİLİĞİ
Bölüm 2 : Yapay Zeka nedir?
BBY 263 Bilgi Kaynaklarının Tanımlanması Ders 2; Bibliyografik Denetim ve Üstveri.
SOSYAL BİLGİLERDE BECERİ EĞİTİMİ
ALİBABA GROUP Hazırlayan : Mehmet özdemirler
Asp.Net Veritabanı İşlemleri
BBY 163- BİLGİ YÖNETİMİ KAVRAMLARI
WEB 2.0 ARAÇLARI.
Ontoloji Tabanlı Bir Kitap Sorgulama Sistemi Gerçekleştirimi
Emine ÜNALIR Ege Üniversitesi
Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
AB 2009 – XI. Akademik Bilişim Konferansı’09
Öğretim Görevlisi Alper Talha Karadeniz Veri Tabanı 1
Dünya Üzerine Yayılmış Çok-Kullanıcılı Çevrim-İçi Eğitsel
Elektronik-Ticaret’te Arama Motoru Optimizasyonu ve Sosyal Medya
Kelime Anlamları (Word Semantics) Doç.Dr.Banu Diri
Sunum transkripti:

M.Fatih AMASYALI Uzman Sistemler Ders Notları Semantik Web M.Fatih AMASYALI Uzman Sistemler Ders Notları

Ders içeriği Semantik Web mimarisi Ontolojiler Uzman sistemler Semantik Web ilişkisi

Bugünkü Web Bugün web ortamı milyonlarca kişinin kullandığı global bir iletişim ortamını oluşturmaktadır. Web kullanıcıları, web ortamındaki bilgilere URL adreslerini belirterek, tarama yaparak ve ilgili bağlaçları izleyerek kolayca erişmektedir. Bununla beraber, şu anda web içeriğine temel oluşturan bir çok yapıya bakıldığında bu yapıların insanların okuması, anlaması ve kullanımı için tasarlanmış ve geliştirilmiş olduğu görülür. Mevcut web alt yapısında sunulan içeriğin bilgisayarca-okunur ve bilgisayarca-anlaşılabilir olması çok zordur. Mevcut web ortamındaki içeriğin bilgisayarlarca (programlar ve yazılım ajanları) okunur ve anlaşılabilir olması için yeni bir modele gereksinim vardır.

Anlamsal Web Nedir? Anlamsal web kavramı, bugünkü web’in temelini oluşturan URL, HTTP ve HTML gibi yapılarını tasarlayan ve bulan kişi olan Tim Berners-Lee tarafından öne sürülmüş ve mevcut web ortamının geliştirilerek tam potansiyel kullanımı için web’in gelecek adımı olarak düşünülmektedir Anlamsal web yeni ve ayrı bir web olmayıp, bilgilere iyi tanımlanmış anlamların verildiği, bilgisayarların ve insanların birlikte çalışmalarına imkan veren bugünkü web’in bir uzantısıdır. - T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila Anlamsal web’teki temel amaç iyi tanımlanmış ve bağlantılandırılmış olan bilgilerin ve servislerin web ortamında kolay bir şekilde bilgisayarca-okunabilir ve bilgisayarca-anlaşılabilir olmasını sağlayacak standartların ve teknolojilerin geliştirilmesidir.

Anlamsal Web’in Gerekçesi Problem: Mevcut içeriği anlayan sadece insan Çözüm: Makinelerce de anlaşılan / çıkarsanan / anlamlandırılan içerik

Ontoloji Nedir? Ontolojiler, anlamsal web’in gerçekleştirilmesinde kullanılacak anahtar teknolojidir. “Ontoloji” terimi felsefede varlık bilim olarak tanımlanmaktadır. Ontoloji, doksanlı yıllarda yapay zeka alanında popüler bir terim olarak belirli bir alandaki bilgilerin paylaşımını ve yeniden kullanımını sağlayacak “kavramlaştırmaların biçimsel ve açık belirtimi“ olarak tanımlanmış ve kullanılmıştır. Son zamanlarda ontolojilerin kullanımı zeki bilgi entegrasyonu, elektronik ticaret, doğal dil işleme ve bilgi yönetimi konularında yaygınlaşmaktadır.

Ontoloji Nedir? Ontolojilerin belirli bir alandaki bilgilerin “paylaşılan ve genel bir anlamının” oluşmasına imkan verir. Ontolojiler, herhangi bir alanda standart olarak kullanılacak ortak ve paylaşılan sözçük kümelerini (vocabulary) veya terminolojiyi belirler. Ontolojiler, ontoloji dilleri (RDFS, DAML+OIL, OWL, ..) ile tanımlanır. Ontoloji geliştirme araçları (editörleri) ontolojilerin görsel olarak kolayca tanımlanmasını sağlar. Bir çok alan için değişik ontoloji dillerinde ontolojiler geliştirilmektedir. (www.daml.org/ontologies)

Ontoloji Neden Geliştirilir? Bilgileri ortak bir yapıda paylaşabilmek için: İnsanlar arası Yazılımlar arası Tekrarlı emekleri (bilgi tabanı oluşturmak) azaltmak için Alan bilgisini, işleme bilgisinden ayırmak için

Ontoloji Bileşenleri Varlıklar Varlıklara ait nitelikler Varlıklar arası ilişkiler İlişkilerin kuralları, kısıtları, özellikleri

Anlamsal Web - Selim Akyokuş Bilgisayar Bilimleri Bölümü Ontolojisi (SHOE dilinde) İlişkiler Kategoriler Anlamsal Web - Selim Akyokuş

Anlamsal Web Modeli Anlamsal web’te bilgiler ve bilgiler arasındaki ilişkiler tanımlıdır. Bugünkü Web Anlamsal Web

Anlamsal Web Uygulaması Geliştirme

Anlamsal Web Uygulama Alanları Yazılım ajanı tabanlı dağıtık işlem uygulamaları: Ontolojiler aracılığıyla tanımlanmış, yapılandırılmış ve anlamlandırılmış bilgiler, yazılım ajanlarının bu bilgileri taraması, harmanlaması ve kullanmasını sağlayacaktır. Bu bir çok alanda şu anda hayal edilen uygulamanın gerçekleştirilmesini sağlayacaktır. Anlam tabanlı web arama makineleri: Ontolojiler ile tanımlanmış web kaynakları, web arama makinelerinin daha akıllı sorgulamaları yapmasına imkan verecektir. Otomatik web servisi keşfi, aktive edilmesi, karşılıklı işleyebilirliği ve izlenebilirliği: Web servisleri son zamanlarda en çok konuşulan ve web ortamında yeni fırsatlara yol açacak bir teknolojidir. Anlamsal web, bu servislerin otomatik olarak bulunması, seçilmesi, çalıştırılması, karşılıklı işeyebilirliğini ve izlenmesini sağlayacaktır.

Örnek uygulamalar Arama motoruna: Obama’nın eşinin doğum tarihi Tweet: “Kedim hasta”  en yakın veterinerin iletişim bilgileri Kişisel ajanınıza: Haziran ayında bir haftalık Antalya’da 2000 TL’yi geçmeyecek bir tatil ayarla: patrondan izin, uygun haftayı bulma, ulaşım planlama, tatil planlama, ödemeler www.readwriteweb.com/archives/10_semantic_apps_to_watch.php

Örnek uygulamalar Arama motoruna "Ramazan Bayram Almanya uçak bileti" diye arama yapıyorsunuz Sözdizimsel arama motoru: Almanya'da Ramazan ve Bayram adlı iki kişinin kurduğu uçak bileti satan turizm acentesinin sayfasını listeliyor, Anlamsal arama motoru: sizin Ramazan Bayramı'nda Almanya'ya giden uçuşların fiyatlarını aradığınızı anlayıp, o seneki ramazan bayramı tarihlerine uygun uçak bileti fiyatlarının bulunduğu sayfaları listeliyor.

Örnek uygulamalar Facebook için en büyük artısı artık miyarlarca “like” yerine milyonlarca “eat”, “read,” ,”plan”, “visit” gibi “beğen”‘e göre daha çok anlam ifade eden bilgi kümeleri olacak. Bu aynı zamanda Facebook’un reklam gelirlerinin de katlanarak artması anlamına geliyor. Büyük ihtimalle yeterli büyüklüğe ulaştığında Facebook reklam platformunda bazı değişikliklere gidecek ve reklam verenler artık “İstanbul’da yaşayan, İmam Bayıldı yemiş ve beğenmiş, Fatih’deki X restoranına gitmiş kişilerin arkadaşlarına X restoran’daki İmam Bayıldı ile ilgili reklam göster” diyebilecek. Hatta Facebook sizin kaç arkadaşınızın kebap yediğini, kaçının Steve Jobs’ın son kitabını okuduğunu, kaçının hafta sonu milli maçı izlemeyi düşündüğünü bilebilecek.

Ontoloji Araçları Ontoloji araçları aşağıdaki gibi gruplanabilir: Ontoloji geliştirme araçları Ontoloji birleştirme ve bütünleştirme araçları Ontoloji değerlendirme araçları Ontoloji tabanlı etiketleme araçları Ontoloji sorgulama dilleri ve araçları Ontoloji kütüphane sistemleri

Semantik Web Araçları Ürünler: Anahtar kelimeler: Triple Stores Jena, AllegroGraph, Mulgara, Sesame, flickurl, … TopBraid Suite, Virtuoso environment, Falcon, Drupal 7, Redland, Pellet, … Disco, Oracle 11g, RacerPro, IODT, Ontobroker, OWLIM, Talis Platform, … RDF Gateway, RDFLib, Open Anzo, DartGrid, Zitgist, Ontotext, Protégé, … Thetus publisher, SemanticWorks, SWI-Prolog, RDFStore… … Anahtar kelimeler: Triple Stores Inference engines Converters Search engines Semantic Web browsers Development environments Semantic Wikis …

İlişkiler hakkında kurallar Çıkarımların tutarlılığını sağlamak için: Bir kavram başka bir kavramın hem üst kavramı hem alt kavramı olamaz. (kısıtlama) Bir kişi başka birinin hem babası hem çocuğu olamaz. (kısıtlama) Bir insan ya erkek ya kadındır. (kesişme kısıtı) Bir insan hem erkek hem baba olabilir. (kesişme izni) A şehrinin B şehrine uzaklığı, B şehrinin A’ya uzaklığına eşittir. (simetrik ilişki) Merve’nin Ahmet’i sevdiği kadar, Ahmet Merve’yi sever? (simetrik olmayan ilişki) Tüm A’lar B ise ve Tüm B’ler C ise, Tüm A’lar C’dir. (geçişli ilişki) A ile B zıt anlamlı ise, B ile C zıt anlamlı ise, A ile C zıt anlamlı? (geçişli olmayan ilişki)

Ontoloji oluşturma türleri Elle (çok emek istiyor) Yarı otomatik (genelde yapılan) Otomatik (çok zor)

Bazı Ontolojiler

İnsanda ontoloji oluşumu: bir yaklaşım

Wordnet Çalışmaları Princeton WordNet (1980 - sürüyor) EuroWordNet (1996 - 1999) Global WordNet Association (2001 - sürüyor) BalkaNet (2001 - 2004) IndoWordnet (2002 - ?) …

Princeton WordNet’den bir bölüm http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/w3wn.html

Linking Open Data Project Ana Hedef: RDF formatındaki açık veri tabanlarını ortaya çıkarmak Alt Hedefler: Farklı veri tabanları arasında bağlantılar kurmak Tümünü birden sorgulayacak ara yüzler oluşturmak

DBpedia Wikipedia’da bulunan, yapısal içeriğe sahip olan “infobox”lardaki bilgilerin veritabanı Sorgulama için SPARQL arayüzüne sahip Web’deki diğer datasetlere referanslar içerir:

Örnek bir infobox ve dbpedia’daki hali @prefix dbpedia <http://dbpedia.org/resource/>. @prefix dbterm <http://dbpedia.org/property/>. dbpedia:Amsterdam dbterm:officialName “Amsterdam” ; dbterm:longd “4” ; dbterm:longm “53” ; dbterm:longs “32” ; ... dbterm:leaderName dbpedia:Job_Cohen ; ... dbterm:areaTotalKm “219” ; dbpedia:ABN_AMRO dbterm:location dbpedia:Amsterdam ;

Sonuç Anlamsal web, anlamsal web dilleri ve araçları şu anda çok aktif bir araştırma alanıdır. Anlamsal web konusunda yapılan araştırma çalışmaları anlamsal web (ontoloji) dilleri, ontoloji editörleri, araçları ve sistemleri, ontoloji sistem kütüphaneleri, değişik alanlar için geliştirilmekte olan ontoloji çalışmalarını kapsamaktadır. Bu konudaki bu kadar yoğun ilginin nedeni bir gün anlamsal web’in bugünkü web kadar bir çok alanda çok geniş bir etki oluşturacağına olan ortak inançtır. Bununla beraber, bugün hayal olan anlamsal web’in gerçekleşmesi için daha çok bir uzun yolun olduğu açıktır.

Semantik Web ve Uzman Sistemler ilişkisi Semantik ağ, bir çeşit zayıf yapay zekadır. Makineler tarafından anlaşılabilir doküman kavramı, makinelerin insanlar tarafından belirlenmiş kavramları anlayabilen bir yapay zekayı öngörmez. Sadece, tam olarak belirlenmiş bir problemin, tam olarak belirlenmiş süreçlerle, var olan ve tam olarak belirlenmiş veriler üzerinde çözebilen bir makine yeteneğini kasteder. Bu bağlamda Semantik ağ, büyük ölçekli bir uzman sistemin bilgi tabanı gibi düşünülebilir.

Semantik Web ve Uzman Sistemler ilişkisi Tekrarlanan görevleri (bilgi tabanı oluşturmak) minimuma indirgemek Birlikte çalışan uzman sistemler oluşturabilmek (bilgi temsili, çıkarım kuralları, bilgiye erişim konularında standartlaşma)

Kaynak Erdoğan Doğdu, Semantik Web notları Selim Akyokuş, Anlamsal Web notları Ebru A. Sezer, Semantik Web notları Ivan Herman, Semantic Web, Linked Data, and Semantic 3D Media sunumu Piek Vossen, Wordnet sunumu www.webrazzi.com/2011/11/10/facebook-semantic-web/