知识 图谱基础(三)在类型前一篇文章“-2图谱基础(二)知识表达系统”中有介绍。基于向量的知识表示在现代越来越受到重视-2图谱，因为基于向量的知识 图谱表示可以使这些数据更容易与深度学习模型集成。
认知智能2.0的任务主要有:1。自然语言处理:自然语言处理是指计算机系统处理自然语言的能力，可以帮助计算机理解人类语言，并根据人类语言提出的问题提供准确的答案。2.机器学习:机器学习是一门计算机科学和技术，它允许计算机系统从数据中学习，并根据新的数据做出准确的预测。3.深度学习:深度学习是一种机器学习技术，它允许计算机系统从大量数据中学习，并基于新数据做出准确的预测。
解决这些任务的方法和步骤主要包括:数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估和模型部署。其中，数据采集是认知智能2.0的基础，数据预处理是清洗和准备数据的过程，特征提取是从数据中提取有用的特征，模型训练是用有用的特征训练模型，模型评估是评估模型的准确性，模型部署是将模型部署到实际应用中。
2020年以来，中国广告协会商业数字营销专业委员会、胡晓奖组委会、二手营销学院三方合作陆续发布，引起了行业各方的关注和热议。为了帮助营销从业者更清晰地了解各行业的核心能力、现状和未来趋势，我们每两周推出数字营销行业分析专栏，聚焦《中国数字营销生态地图(2021版)》三大板块，深度解析十六大赛道，为您解读各行业赛道的核心能力、现状和未来趋势，帮助企业进行数字营销战略布局。
3、人工智能需要什么基础?人工智能包括五大核心技术:1。计算机视觉:计算机视觉技术使用由图像处理操作和机器学习技术组成的序列，将图像分析任务分解为可管理的小任务。2.机器学习:机器学习就是从数据中自动发现模式。一旦模式被发现，你就可以做出预测。你处理的数据越多，预测就越准确。3.自然语言处理:自然语言文本的处理是指计算机处理类似人类的文本的能力。
