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“如果你不知道人工智能是什麼？那你應該沒有健康碼，沒有進行人臉識別，天天窩在家裏，哪也去不了。”
在電影宇宙裏，人工智能發展到達了一個又一個巔峯，“智械危機”、“天網”、“終結者”，影響甚至控制人類生活！
現實生活中，人工智能便利着我們的生活，從最初的谷歌、亞馬遜，到現在的人臉識別、機智人、各類客服等，無一不發生在我們生活的每一天。
就是現在的熱播劇《理想之城》中，趙又廷
飾演的
夏明，這種人類高質量男性每天回到家的樂趣竟然是跟人工智能-小度
聊天
，
“小度小度，我帥嗎？”還會一遍遍的讓小度開燈關燈……
通過人機對話的方式，讓小度一邊翻白眼一邊執行指令一邊os：又瘋一個。
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當今數據和信息生成的規模和速度使得組織難以從
大量信息
和
不同來源
中有效地獲取有價值的見解。我們依賴谷歌、亞馬遜、Alexa 和其他聊天機器人，因爲它們幫助我們以與我們通常思考事物相同的方式和方法查找信息並採取行動。
隨着企業探索下一代可擴展的數據管理方法，利用自動化等高級功能成爲一種競爭優勢。想想企業經歷了多次強大的技術轉型。儘管制定了商業案例、戰略和長期實施路線圖，但許多人通常仍然無法實現或接受變革。
1、對業務應用程序和用例的理解有限，無法定義清晰的願景和戰略。
2、在選擇最相關和最具成本效益的業務用例以及支持快速驗證的業務或職能團隊方面，不知道從哪裏開始。
3、整個組織中有多項計劃並未針對企業進行精簡或優化。
4、企業數據和信息是不同的、冗餘的，並且不容易使用。
目前，多數企業已經在開發或利用
知識圖譜
來增強他們的知識、數據和信息管理。通常，這些功能屬於組織內現有的職能或職位，例如數據科學或工程、業務分析、信息管理或數據運營。
然而，鑑於當今我們的工作和市場中的技術進步以及組織知識和數據的價值不斷增加，將信息和數據視爲資產並進行戰略性投資以增強和優化這些信息和數據的組織領導者已經開始
獲得收益
，並讓他們的員工專注於更多增值任務，併爲構建業務的複雜分析工作做出貢獻。
制定面向
知識圖譜
的定製戰略和路線圖的最務實方法首先是查看數據和信息管理實踐中的現有能力和基礎優勢，例如元數據、分類法、本體和知識圖，因爲這些將作爲人工智能的基礎支柱。
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知識圖譜應用領域非常廣泛，並且更重要的是知識圖譜是企業數據管理的終極鏈接引擎，也是人工智能新方法的驅動力。所以各位工程師，
你們想知道知識圖譜工程師的薪資到底是多少嗎？
據不完全統計截止2021年8月23日，知識圖譜工程師
平均工資33.1K/月，
有
71.3%
的人每月薪資在
30K-50K之間。
通過歷年薪資數據變化來看，從2016年至2021年
知識圖譜工程師的薪資待遇一直成上升趨勢，
並且隨着知識圖譜在各領域應用的爆發，未來知識圖譜工程師的薪資會越來越高，是一個
非常有競爭力
的崗位。
知識圖譜工程師在
各地區工資待遇
都要
遠超過該城市平均薪資
，證明大到國家，小到企業都開始注重知識圖譜在未來的應用，該領域將有着無可限量的發展方向。
知識圖譜是一種用
圖模型來描述知識和建模世界萬物之間關聯關係
的大規模語義網絡，是大數據時代知識表示的重要方式之一。
知識圖譜
最常見的表示形式是RDF(三元組)
，即“實體 x 關係 x 另一實體”或“實體 x 屬性 x 屬性值”集合，其結點代表實體(entity)或者概念(concept)，邊代表實體/概念之間的各種語義關係。由於
知識圖譜富含實體、概念、屬性和關係等信息，使機器理解與解釋現實世界成爲可能。
上世紀七八十年代，
傳統的知識工程與專家系統解決了很多的問題
，但是都是在規則明確、邊界清晰、應用封閉的限定場景取得成功，嚴重依賴專家干預，一旦涉及到開放的問題就基本不太可能實現，因此
難以適應大數據時代開放應用到規模化的需求等問題。
相對於傳統的知識表示，
知識圖譜具有規模巨大、語義豐富、質量精良與結構友好等特點，
宣告知識工程進入了一個新的時代。
知識圖譜就在你的身邊，應用領域分爲一下四個方面：善政、惠民、興業、智融。
城市治理：知識圖譜賦能城市智能公共管理系統，打造城市“數字大腦”
環保：構建生態環境知識庫，形成統一環境數據標準
醫療健康：在就醫導診、輔助診斷、藥企市場拓展等領域提供知識服務
教育知識 ：教育知識圖譜與機器學習算法結合實現智適應教育
智慧建築：集合構建以BIM數據與規範爲主的建築工程行業知識圖譜
通用企業管理：企業內部知識管理平臺高效實現知識資源創造、沉澱和使用
通用製造業：對基礎數據進行建模，在製造全流程實現多方面協調管控
智能風控與信用評估 ：知識圖譜與機器學習相結合，重塑金融領域智能風控過程
智能投資研究顧問 ：通過自動抓取和產業鏈關係推理解決投研領域痛點
智能產品營銷 ：知識圖譜構建客戶多維畫像，實現精準個性化推薦
知識圖譜的核心是它可以協調和鏈接結構化和非結構化數據，從而產生更高的數據質量，非常適合機器學習。通過使用知識圖譜可以從
精確搜索和分析、語義數據目錄、深度文本分析、敏捷數據集成和其他應用程序中受益。
通過構建知識圖添加到信息管理實踐中的工具和數據，例如語義元數據豐富、分類法和本體論，也將成爲許多 AI 應用程序的完美基礎。儘管各行各業越來越多地轉向知識圖譜，以進行更好的企業知識管理、數據和內容分析，但並沒有通用的方法來構建它們。
明確業務和專家要求：確定收集數據的目標並定義想要回答的問題。
收集和分析相關數據：發現哪些數據集、分類法和其他信息（專有的、開放的或商業可用的）最適合實現領域、範圍、來源、維護等方面的目標。
清理數據以確保數據質量：糾正任何數據質量問題，使數據最適合的任務。這包括刪除無效或無意義的條目、調整數據字段以適應多個值、修復不一致等。
創建語義數據模型：徹底分析不同的數據模式，爲協調數據做好準備。重用或設計本體、應用程序配置文件、RDF 形狀或其他一些關於如何一起使用它們的機制。使用 RDF Schema 和 OWL 等標準形式化數據模型。
將數據與ETL或虛擬化集成：應用ETL工具將數據轉換爲RDF或使用數據虛擬化通過NoETL、OBDA、GraphQL Federation等技術訪問它。生成語義元數據，使數據更容易更新、發現和重用。
通過協調、融合和對齊來協調數據：在具有重疊範圍的數據集中匹配同一個實體的描述，處理它們的屬性以合併信息並映射它們的不同分類法。
構建數據管理和搜索層：使用 RDF 數據模型完美地合併不同的圖。對於本地存儲的數據，GraphDB™ 可以通過推理、一致性檢查和驗證有效地強制執行數據模型的語義。它可以在集羣中擴展並與 Elasticsearch 等搜索引擎同步，以匹配預期的使用和性能要求。
通過推理、分析和文本分析來擴充圖表：豐富數據，從文本中提取新的實體和關係。應用推理和圖形分析來發現新信息。現在圖表包含的數據比其組成數據集的總和還多。它還具有更好的互連性，從而帶來更多內容並實現更深入的分析。
最大化數據的可用性：開始通過不同的知識發現工具（例如強大的 SPARQL 查詢、易於使用的 GraphQL 界面、語義搜索、分面搜索、數據可視化等）爲原始問題提供答案。此外，確保數據是公平的（可查找、可訪問、可互操作和可重用）。
使 KG 易於維護和發展：最後，在製作知識圖譜並且人們開始使用它之後，通過設置維護程序來保持它的活力——它的發展方式和來自不同來源的更新將是消耗的同時保持高數據質量。
25-35歲的職場人的上升期，
系統瞭解知識圖譜的起源、價值、典型應用場景，學習精準數據分析、分析語義數據，全面的瞭解知識圖譜的前沿趨勢……
擁有人工智能思維，能夠深入業務幫企業創造價值，纔是職場晉升的關鍵。
說了這麼多，想要學習知識圖譜的同學今天有福氣了！
同濟大學百人計劃特聘研究員，OpenKG創始人之一
的
王昊奮老師
將通過
2天
時間帶你
從0-1入門知識圖譜
，
從感知智能到認知智能，掌握知識圖譜概念和前沿內容。
利用2天時間，0.1元的價格，就可以近距離學習大咖十幾年、二十年的工作、研究經驗，一舉打破工作瓶頸，駛入升職加薪快車道，比起刷劇它不香嗎？
要相信，花在學習上的錢不是消費，而是投資。況且只需0.1元，就能從思維、工具到實操系統學習知識圖譜，開啓高薪職場新副本！讓老闆和同事刮目相看！
此課還將建立專屬的
學習交流羣
，
班主任全程陪伴式學習
，每節課課前課後都有相應的練習題目、筆記分享，每日課程覆盤輸出，讓你的學習直接有結果。
另外，你還可以和其他學員互動交流，鞏固自己的學習成果，
確保聽懂、掌握、會用。
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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