Inductive logic programming
http://dbpedia.org/resource/Inductive_logic_programming an entity of type: Abstraction100002137
Die Induktive logische Programmierung (ILP) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, in dem Verfahren zur automatischen Erstellung von logischen Programmen aus Beispielen untersucht werden. Damit ähneln ILP-Verfahren der allgemeinen Induktion beim Denken. Der Begriff wurde 1991 in einem Artikel von eingeführt. Im Gegensatz zu anderen symbolischen Lernverfahren wie ID3 und C4.5, deren Repräsentationsformat auf Aussagenlogik beschränkt ist, benutzen ILP-Verfahren eingeschränkte Formen der Prädikatenlogik als Repräsentationsformat für Beispiele, Hintergrundwissen und Hypothesen.
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La programmation logique inductive (ILP de l'anglais Inductive Logic Programming) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique basée sur la programmation logique.
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La programmazione logica induttiva (acronimo ILP, dall'inglese Inductive Logic Programming) è una sottoarea dell'apprendimento automatico che rappresenta la sua confluenza con la programmazione logica. Spesso viene usato come sinonimo di apprendimento relazionale, ossia apprendimento nel contesto di rappresentazioni equivalenti alla logica del primo ordine.
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برمجة منطقية استقرائية هي مجال فرعي لذكاء الاصطناعي الرمزي الذي يستخدم البرمجة المنطقية كتمثيل موحد للمعرفة الخلفية والفرضية. اعطاء تشفير لمعرفة خلفية معروفة ومجموعة من الأمثلة تمثل قاعدة بيانات منطقية للحقائق، نظام البرمجة المنطقي الاستقرائي سيشتق برنامج منطقي افتراضي الذي يتتبع جميع الأمثلة الصحيحة وغير الصحيحة. مخطط:أمثلة صحيحة + امثلة خاطئة"+ معرفة خلفية← "فرضية". تفيد البرمجة المنطقية الاستقرائية خصوصا في مجال المعلوماتية الحيوية ومعالجة اللغات الطبيعية. مصطلح استقرائي يشير هنا إلى الفلسفة (اقتراح فرضية لتفسير حقائق مرصودة).
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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 (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 – Inductiv
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Inductive logic programming (ILP) is a subfield of symbolic artificial intelligence which uses logic programming as a uniform representation for examples, background knowledge and hypotheses. Given an encoding of the known background knowledge and a set of examples represented as a logical database of facts, an ILP system will derive a hypothesised logic program which entails all the positive and none of the negative examples.
* Schema: positive examples + negative examples + background knowledge ⇒ hypothesis.
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La Programación lógica inductiva (ILP, por sus siglas en inglés) es un subcampo de lainteligencia artificial simbólica que usa programación lógica como representación uniforme para ejemplos, hipótesis y conocimiento previo. Dada una codificación del conocimiento previo sabida y un conjunto de ejemplos representados como base de datos lógica de hechos, un sistema de ILP derivará una lógica hipotetizada cuya consecuencia lógica implique todos los ejemplos positivos y ninguno de los negativos.
* Esquema: Ejemplos positivos + ejemplos negativos + conocimiento previo ⇒ hipòtesis.
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Programação em lógica indutiva (ILP) é uma subárea de aprendizado de máquina que utiliza lógica de programação como uma representação uniforme para exemplos, conhecimentos prévios e hipóteses. Dada uma codificação do conhecimento prévio e um conjunto de exemplos representados como um banco de dados lógico de fatos, um sistema ILP irá derivar um programa de lógica hipotetizado que envolve todos os exemplos positivos e nenhum dos exemplos negativos.
* Esquema: exemplos positivos + exemplos negativos + conhecimento prévio ⇒ hipótese.
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Индуктивное логическое программирование (Inductive Logic Programming, ILP) — раздел машинного обучения, который использует логическое программирование как форму представления примеров, фоновых знаний и гипотез. Получив описания уже известных фоновых знаний и набор примеров, представленных как логическая база фактов, система ILP может породить логическую программу в форме гипотез, объясняющую все положительные примеры и ни одного отрицательного. Схема: положительные примеры + отрицательные примеры + фоновые знания => гипотезы
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Inductive logic programming
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برمجة منطقية استقرائية
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Induktivní logické programování
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Induktive logische Programmierung
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Programación lógica inductiva
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Programmation logique inductive
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Programmazione logica induttiva
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Индуктивное логическое программирование
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برمجة منطقية استقرائية هي مجال فرعي لذكاء الاصطناعي الرمزي الذي يستخدم البرمجة المنطقية كتمثيل موحد للمعرفة الخلفية والفرضية. اعطاء تشفير لمعرفة خلفية معروفة ومجموعة من الأمثلة تمثل قاعدة بيانات منطقية للحقائق، نظام البرمجة المنطقي الاستقرائي سيشتق برنامج منطقي افتراضي الذي يتتبع جميع الأمثلة الصحيحة وغير الصحيحة. مخطط:أمثلة صحيحة + امثلة خاطئة"+ معرفة خلفية← "فرضية". تفيد البرمجة المنطقية الاستقرائية خصوصا في مجال المعلوماتية الحيوية ومعالجة اللغات الطبيعية. جوردون بلوتيكن وايهود شابيرو وضعوا الأساس الاولي النظري لتعلم الآلة الاستقرائي في إطار المنطق. Shapiro built their first implementation (Model Inference System) in 1981: برنامج برولوغ يستنتج برنامج منطقي بشكل استقرائي من الأمثلة صحيحة والخاطئة. مصطلح البرمجة المنطقية الاستقرائية كان أول ظهور له في الصحف من قبل ستيفن موغليتون في ١٩٩١ كما اسس موغليتون المؤتمر الدولي السنوي حول البرمجة المنطقية الاستقرائية، وقدم الافكار النظرية للابتكار، والحلول العكسية، التضمين العكسية أول مرة في نظام بروغول. مصطلح استقرائي يشير هنا إلى الفلسفة (اقتراح فرضية لتفسير حقائق مرصودة).
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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 (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): 1.
* 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). 2.
* 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.
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Die Induktive logische Programmierung (ILP) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, in dem Verfahren zur automatischen Erstellung von logischen Programmen aus Beispielen untersucht werden. Damit ähneln ILP-Verfahren der allgemeinen Induktion beim Denken. Der Begriff wurde 1991 in einem Artikel von eingeführt. Im Gegensatz zu anderen symbolischen Lernverfahren wie ID3 und C4.5, deren Repräsentationsformat auf Aussagenlogik beschränkt ist, benutzen ILP-Verfahren eingeschränkte Formen der Prädikatenlogik als Repräsentationsformat für Beispiele, Hintergrundwissen und Hypothesen.
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Inductive logic programming (ILP) is a subfield of symbolic artificial intelligence which uses logic programming as a uniform representation for examples, background knowledge and hypotheses. Given an encoding of the known background knowledge and a set of examples represented as a logical database of facts, an ILP system will derive a hypothesised logic program which entails all the positive and none of the negative examples.
* Schema: positive examples + negative examples + background knowledge ⇒ hypothesis. Inductive logic programming is particularly useful in bioinformatics and natural language processing. Gordon Plotkin and Ehud Shapiro laid the initial theoretical foundation for inductive machine learning in a logical setting. Shapiro built their first implementation (Model Inference System) in 1981: a Prolog program that inductively inferred logic programs from positive and negative examples. The first full first-order implementation of inductive logic programming was Theorist in 1986. The term Inductive Logic Programming was first introduced in a paper by Stephen Muggleton in 1991. Muggleton also founded the annual international conference on Inductive Logic Programming, introduced the theoretical ideas of Predicate Invention, Inverse resolution, and Inverse entailment. Muggleton implemented Inverse entailment first in the PROGOL system. The term "inductive" here refers to philosophical (i.e. suggesting a theory to explain observed facts) rather than mathematical (i.e. proving a property for all members of a well-ordered set) induction.
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La programmation logique inductive (ILP de l'anglais Inductive Logic Programming) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique basée sur la programmation logique.
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La Programación lógica inductiva (ILP, por sus siglas en inglés) es un subcampo de lainteligencia artificial simbólica que usa programación lógica como representación uniforme para ejemplos, hipótesis y conocimiento previo. Dada una codificación del conocimiento previo sabida y un conjunto de ejemplos representados como base de datos lógica de hechos, un sistema de ILP derivará una lógica hipotetizada cuya consecuencia lógica implique todos los ejemplos positivos y ninguno de los negativos.
* Esquema: Ejemplos positivos + ejemplos negativos + conocimiento previo ⇒ hipòtesis. La programación lógica inductiva es particularmente útil en bioinformática y procesamiento del lenguaje natural . y Ehud Shapiro sentaron las bases teóricas iniciales para el aprendizaje automático inductivo en un entorno lógico. Shapiro construyó su primera implementación (Modelo de Sistema de Inferencia) en 1981: un programa Prolog que dedujo inductivamente programas lógicos a partir de ejemplos positivos y negativos. El término Programación lógica inductiva se introdujo por primera vez en un artículo de en 1991. Muggleton también fundó la conferencia internacional anual sobre programación de lógica inductiva, introdujo las ideas teóricas de la Invención de Predicados, la , y la implicación inversa. Muggleton implementó la vinculación inversa primero en el sistema PROGOL . El término " inductivo " aquí se refiere a la inducción filosófica (es decir, que sugiere una teoría para explicar los hechos observados) en lugar de matemática (es decir, que demuestra una propiedad para todos los miembros de un conjunto bien ordenado).
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La programmazione logica induttiva (acronimo ILP, dall'inglese Inductive Logic Programming) è una sottoarea dell'apprendimento automatico che rappresenta la sua confluenza con la programmazione logica. Spesso viene usato come sinonimo di apprendimento relazionale, ossia apprendimento nel contesto di rappresentazioni equivalenti alla logica del primo ordine.
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Programação em lógica indutiva (ILP) é uma subárea de aprendizado de máquina que utiliza lógica de programação como uma representação uniforme para exemplos, conhecimentos prévios e hipóteses. Dada uma codificação do conhecimento prévio e um conjunto de exemplos representados como um banco de dados lógico de fatos, um sistema ILP irá derivar um programa de lógica hipotetizado que envolve todos os exemplos positivos e nenhum dos exemplos negativos.
* Esquema: exemplos positivos + exemplos negativos + conhecimento prévio ⇒ hipótese. Programação em lógica indutiva é particularmente útil em bioinformática e processamento de linguagem natural. Gordon Plotkin e Ehud Shapiro definiram a fundamentação teórica inicial para aprendizagem de máquina indutiva sob um ponto de vista lógico. Shapiro construiu sua primeira implementação em 1981: um programa em Prolog que indutivamente inferia programas lógicos a partir de exemplos positivos e exemplos negativos. O termo Programação em lógica indutiva foi introduzido pela primeira vez em um artigo publicado por Stephen Muggleton, em 1991. Muggleton também fundou a conferência internacional sobre Programação em lógica indutiva, introduziu as idéias teóricas de Invenção de Predicado, Resolução inversa, e Implicação Inversa. Muggleton implementou Implicação Inversa primeiramente no sistema PROGOL. O termo "indutivo" aqui refere-se ao filosófico (por exemplo, sugerindo uma teoria para explicar fatos observados), ao invés do matemático (por exemplo, a prova de propriedade para todos os membros de um conjunto ordenado).
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Индуктивное логическое программирование (Inductive Logic Programming, ILP) — раздел машинного обучения, который использует логическое программирование как форму представления примеров, фоновых знаний и гипотез. Получив описания уже известных фоновых знаний и набор примеров, представленных как логическая база фактов, система ILP может породить логическую программу в форме гипотез, объясняющую все положительные примеры и ни одного отрицательного. Схема: положительные примеры + отрицательные примеры + фоновые знания => гипотезы Термин Индуктивное логическое программирование был впервые использован в статье Стивена Магглтона (Stephen Muggleton) в 1991 году. Термин «индуктивное» здесь употребляется в философском (предложение теории для объяснения наблюдаемых фактов), а не в математическом (доказательство свойства членов множества) смысле.
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