Learning techniques play an importa

Learning techniques play an important role in an ontology learning approach. Ontology learning commonly involves machine learning techniques in discovering ontological knowledge. Machine learning represents a generic type of techniques that deal with extracting inductive patterns from data or building models to fit the data. An ontology learning technique usually starts with formalizing data with a set of features indicative of ontological knowledge, then generates internal representations of candidate models from the formal input of data, and finally applies the best models selected based on certain criteria to produce ontological knowledge.

결과 (한국어) 1:

학습 기법 접근법을 학습 하는 온톨로지에 중요 한 역할을 합니다. 일반적으로 학습 하는 온톨로지 존재론적 지식 발견에 기계 학습 기법을 포함 한다. 기계 학습 데이터에서 유도 적인 패턴을 추출 하거나 데이터에 맞는 모델을 작성 처리 기술의 제네릭 형식을 나타냅니다. 기법을 학습 하는 온톨로지 존재론적 지식의 나타내는 특징 세트와 함께 데이터를 공식화로 일반적으로 시작 다음 데이터 형식 입력에서 후보 모델의 내부 표현을 생성 하 고 마지막으로 선택한 최고의 모델을 적용 존재론적 지식 생산에 특정 조건에 따라.

결과 (한국어) 2:

학습 기술은 온톨로지 학습 방식에서 중요한 역할을한다. 온톨로지 학습은 일반적으로 존재 론적 지식을 발견에서 기계 학습 기술을 포함한다. 기계 학습 데이터에 맞게 데이터 또는 건물 모델로부터 유도 패턴의 추출 기술을 다루는 일반적인 형태를 나타낸다. 온톨로지 학습 기술은 일반적이어서, 론적 지식 나타내는 기능 세트와 데이터를 공식화 시작 데이터의 형식 입력으로부터 후보 모델의 내부 표현을 생성하고, 마지막 론적 지식을 생성하기 위하여 소정의 기준에 따라 선택된 최적의 모델을 적용한다.

결과 (한국어) 3:

기술을 배우다 중요한 역할을 발휘하였다, 본체 학습 방법.본체 학습 보통 포함 발견 본체 지식 기계 기술을 배우다.기계 학습 한 포퓰러 타입 기술 처리 추출 귀납적 모델 은 데이터 혹은 건립 모델 온 근사 데이터.본체 기술을 배우다 보통 본격적으로 데이터 및 한 팀 표시하는 본체 특징, 그리고 타고난 후보 모델 내부 표시 데이터 형식 입력, 마지막 채택 일정한 기준이 와 생산 본체 지식 기반 선택 최고의 모델.