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wissensgetriebene

Wissensgetriebene Ansätze beschreiben Systeme oder Prozesse, deren zentrale Triebkraft explizites Wissen ist. Wissensgetrieben bedeutet, dass Wissen aus Modellen, Ontologien, Regeln oder Wissensbasen genutzt wird, um Beobachtungen zu interpretieren, Schlüsse zu ziehen oder Entscheidungen zu begründen. Im Gegensatz zu datengesteuerten Ansätzen rückt das fachliche Wissen hier in den Mittelpunkt.

Anwendungsfelder umfassen wissensbasierte Systeme, Expertensysteme, Entscheidungsunterstützung, Wissensmanagement und Domänenmodellierung. Typisch sind Ontologieentwicklung, regelbasierte Logik, Wissensgraphen

Kernkonzepte sind Wissensrepräsentation (Ontologien, Regeln), Inferenz (logische Schlussfolgerung, fallbasiertes Reasoning) sowie Wissensbasen und Domänenmodelle. Wissensbasen ermöglichen

Vorteile umfassen Transparenz, Nachvollziehbarkeit, bessere Reproduzierbarkeit und die gezielte Abbildung von Fachwissen. Herausforderungen sind Wissensbewahrung, Konsistenz,

Historisch stammen wissensgetriebene Ansätze aus der Expertensystem- und Wissensverarbeitungstradition der KI. Gegenwärtig werden Ontologien, Knowledge Graphs

Siehe auch: Wissensbasierte Systeme, Ontologie, Regelbasierte Systeme, Knowledge Graph.

sowie
wissensbasierte
Automatisierung
in
Industrie
und
Verwaltung.
Erklärungen
und
nachvollziehbare
Entscheidungen.
Skalierbarkeit
und
die
Integration
mit
datengetriebenen
Komponenten.
Hybridansätze
verbinden
wissensgetriebenes
und
datengesteuertes
Denken,
um
Stärken
beider
Seiten
zu
nutzen.
und
regelbasierte
Systeme
oft
in
Hybridarchitekturen
mit
maschinellem
Lernen
kombiniert.