Representatiemethoden

Representatiemethoden verwijzen naar de manieren waarop informatie, kennis en data zodanig worden vastgelegd en georganiseerd dat ze kunnen worden verwerkt, geanalyseerd en uitgewisseld. Ze vormen de basis voor redeneren, leren en communicatie in informatica, cognitieve wetenschappen en verwante vakgebieden. Representaties variëren in abstractieniveau, expressiviteit en toepasbaarheid en kunnen mentaal, wiskundig of computationeel zijn.

Veel voorkomende categorieën zijn symbolische representaties met formele talen, logica, ontologieën en regels; structurele representaties zoals grafen, bomen, tabellen en vectorruimten; probabilistische en statistische representaties die onzekerheid vastleggen, bijvoorbeeld kansverdelingen en Bayesiaanse netwerken; en visuele of perceptuele representaties zoals diagrammen, kaarten en beelden. Daarnaast spelen tijds- en sensorrepresentaties een rol bij gegevensreeksen en signalen. Representatie-learning betrekt methoden uit machine learning en diep leren om efficiënte kenmerken of ruimtes te leren die geschikt zijn voor taken als classificatie of herkenning.

Toepassingen zijn onder meer informatiesystemen en databases, het semantische web, natuurlijke taalverwerking, computer vision, kennisgrafen, planning en robotica. Bij de evaluatie van representaties worden criteria als expressiviteit, compactheid, reconstructeerbaarheid, robuustheid en interoperabiliteit gehanteerd. Uitdagingen betreffen ambiguïteit, informatieverlies, bias in data, schaalbaarheidsproblemen en de interpretatie van abstrakte representaties.

Trends omvatten representatie-learning, multimodale representaties die meerdere gegevensbronnen combineren, en representaties die menselijke interpretatie beter ondersteunen.