Knowledge Representation

Es un área fundamental en inteligencia artificial que aborda cómo almacenar, organizar y utilizar información de manera eficiente para que los algoritmos puedan tomar decisiones y resolver problemas.

Se enfoca en representar el conocimiento humano y del mundo real en formas que las máquinas puedan interpretar, como ontologías, redes semánticas, marcos, reglas lógicas y modelos matemáticos.

Permite que los sistemas de IA procesen información compleja, realicen inferencias lógicas y generen conclusiones basadas en datos disponibles.

Tiene aplicaciones clave en procesamiento de lenguaje natural, sistemas expertos, agentes inteligentes y razonamiento automatizado.

Es crucial para que los sistemas sean capaces de explicar sus decisiones y aprender de nuevas experiencias, mejorando su capacidad de generalización.

Su diseño adecuado es esencial para garantizar que los sistemas de machine learning puedan trabajar con datos estructurados y no estructurados de manera efectiva.