随着大量数据进入机器学习训练数据集并通过其自适应预测模型计算出一系列数学输出

必须从根本上了解此数据如何与预测模型目标，业务目标以及制造机器学习技术所固有的反馈回路相关联丰富操作用例，标准化数据模型已被证明是描述这些目标以及支持这些目标的数据需求的富表现力的方法之一，通过两种方式提高了机器学习的有效性，在这两个用例中，常规数据建模都增强了预测性认知模型的有效性，从而限度地提高了机器学习的企业价值。

本体建模支持认知预测模型的本体基础广泛

本体自然会演变为包括任何数据类型或变体，他们为单个部署协调了潜水员数据，例如针对个性化营销和销售机会的机器学习应用程序。而且，本体涵盖了数据建模过程的每个维度，从基本的到详尽的细节，从根本上讲这些模型仅仅是对人们非常有用的模式，如果他们建立实体关系模型，他们就可以很容易地与这类事情联系起来，但是它们对于与机器学习训练和结果数据集有关的无数数据属性的更大价值主张在于，它包含了有关此类数据的几乎无限的事实事实，本体论在建模“复杂特性和公理”方面表现出色，“它们非常详细地代表了领域的知识。” 当该领域专注于机器学习数据时，组织就可以清楚地了解其机器学习数据如何影响其业务目标。

神经网络当应用于高度分层的神经网络（尤其是涉及参数和超参数分数的神经网络）

本体会极大地影响这些预测模型的输入和输出，这些标准化的数据模型初会影响与“训练[数据]集有关的模型构建过程，并为您指定这些训练集的方式。” “使用卷积神经网络和折返或递归神经网络通常就是这种情况。”

当使用这些类型的神经网络或其他类型的神经网络时

必不可少的反馈机制对于模型学习和提高其预测准确性的能力至关重要，例如为诸如文本分析的自然语言技术用例提供支持的任务“总是会有反馈因此您可以拥有一个可以理解反馈的本体，并且可以拥有一个可以实现结果的本体。”

资料品质当在不那么复杂

更直接的数学方法上进行机器学习时，本体是增强训练数据集数据质量的非常有用的手段，在此用例中数据被映射到与所调用的机器学习算法相关的本体，“这有助于在您忙于使用这些算法之前，先整理出数据的质量”，霍奇森解释说，本体支持此功能的关键方法之一是通过标准词汇表和分类法来描述其中建模的各种数据方面。

数据验证措施仅增强了本体在将数据用于机器学习算法之前对其进行适当审查的能力

提供这些东西的数据必须根据其如何正确表示感兴趣的领域进行验证，本体具有很强的作用，尤其是在进行SHACL验证时，可以确保数据良好，这是一个非常明确的角色。

监督机器学习

无论是与深度神经网络结合使用，还是与更基本的机器学习方法结合使用，本体都可以告知所涉及数据的输入和输出，它们在数据选择过程中发挥了作用，并确保数据适合于认知计算应用程序。这些统一的数据模型除了以统一的形式对齐任何区别点的数据外，还有助于“指导机器学习，确保机器学习专注于正确的术语，并以这样的方式捕获这些学习的结果，可以检查它们，这通常只是纯机器学习，在这种情况下用规则的一些指导来扩充它非常重要。”

通过用作通过适用于任何特定部署的领域知识的表示来注入业务逻辑

规则和期望的媒介，本体能够化传统数据建模对预测认知计算模型的影响，本体在这种情况下总是扮演着这样的监督角色，他们没有直接执行机器学习；它们本身并不是机器学习引擎，他们实际上具有监督能力。

它们有助于确保该技术按设计的目的运行，并且其算法的结果能够实现实现该技术的业务目标。

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