Induktivní logické programování (také pod zkratkou ILP – Inductive logic programming) je podoborem oboru strojového učení, v rámci kterého zahrnuje techniky strojového učení spadající pod širší kategorii konceptního učení (concept learning).
| Property | Value |
|---|
| prop-cs:wikiPageUsesTemplate
| |
| dbpedia-owl:abstract
|
- Induktivní logické programování (také pod zkratkou ILP – Inductive logic programming) je podoborem oboru strojového učení, v rámci kterého zahrnuje techniky strojového učení spadající pod širší kategorii konceptního učení (concept learning). Cílem konceptního učení je naučení nějakého konceptu, jenž definuje třídu objektů, příkladů, nebo individuí tak, že na základě jistých tréninkových příkladů a znalostní báze (background knowledge) bude vygenerována hypotéza, která by mohla být dobrou aproximací originálního konceptu. Ukazuje se, že jazyk pozůstávající z logických programů poskytuje dostatečnou expresivnost pro řešení mnohých učících problémů s relacemi. Systémy, které dokáží indukovat hypotézu ve formě logického programu proto nazýváme systémy induktivního logického programovaní (ILP systémy – Inductive Logic Programming systems).ILP rozšiřuje možnosti tradičnějších metod, kde jsou příklady i hypotézy popsány hodnotami atributů (attribute-value, neboli AV), o expresivnost prvořádové logiky. ILP metody mohou tedy využívat vztahy mezi vlastnostmi charakterizujícími příklady a mezi samotnýma příklady, a vyjádřit jich ve formě prvořádových predikátů s proměnnými.Kombinace strojového učení a logického programování rozvíjí běžné induktivní strojové učení o nástroje a techniky k indukci hypotézy z pozorování (příkladů) a syntetizaci znalostí ze zkušenosti. Užívání výpočtové logiky jako reprezentačního mechanizmu pro hypotézy a pozorování napomáhá ILP překonat dvě hlavní omezení klasických technik strojového učení (jakým je např. Top-Down-Induction-of-Decision-Tree, TDIDT): používání omezeného formalizmu znalostní reprezentace (výrokové logiky) – mnohé sféry expertizy mohou být vyjádřeny jenom v prvořádové logice nebo jej odrodě, výroková logika je pro ně nedostateční (což je zjevné např. v syntéze logického programu z příkladů). potíže v používání podstatné znalostní báze v učícím procesu.Navíc ILP rozšiřuje teorii a praxi výpočtové logiky větším využíváním indukce jako způsobu inference. Zatímco současná výpočtová logika popisuje deduktivní inferenci z logických formulí poskytnutých uživatelem, ILP popisuje induktivní inferenci logického programu na základě příkladů a znalostní báze.
|
| dbpedia-owl:wikiPageID
| |
| dbpedia-owl:wikiPageLength
| |
| dbpedia-owl:wikiPageOutDegree
| |
| dbpedia-owl:wikiPageRevisionID
| |
| dbpedia-owl:wikiPageWikiLink
| |
| dcterms:subject
| |
| rdfs:comment
|
- Induktivní logické programování (také pod zkratkou ILP – Inductive logic programming) je podoborem oboru strojového učení, v rámci kterého zahrnuje techniky strojového učení spadající pod širší kategorii konceptního učení (concept learning).
|
| rdfs:label
|
- Induktivní logické programování
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is foaf:primaryTopic
of | |
