„Induktive logische Programmierung“ – Versionsunterschied

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Die Induktive logische Programmierung (ILP) ist ein Bereich des [[Maschinelles Lernen|maschinellen Lernens]], in dem Verfahren zur automatischen Erstellung von [[Logische Programmierung|logischen Programmen]] aus Beispielen untersucht werden. Damit hängt die ILP stark mit der allgemeinen [[Induktion_(Denken)|Induktion beim Denken]] zusammen.
Die Induktive logische Programmierung (ILP) ist ein Bereich des [[Maschinelles Lernen|maschinellen Lernens]], in dem Verfahren zur automatischen Erstellung von [[Logische Programmierung|logischen Programmen]] aus Beispielen untersucht werden. Damit hängt die ILP stark mit der allgemeinen [[Induktion_(Denken)|Induktion beim Denken]] zusammen.

Beim ([[Maschinelles Lernen#Symbolische und subsymbolische Systeme|symbolischen]]) Maschinellen Lernen werden [[Aussagenlogik|aussagenlogische]] und [[Prädikatenlogik|prädikatenlogische]] Systeme unterschieden. Vertreter der ersteren sind [[ID3]] und sein Nachfolger [[C4.5]]. Letztere werden im Bereich der ILP entwickelt. Hier sind Beispiele, [[Hintergrundwissen]] und Hypothesen einheitlich in der Sprache der logischen Programmierung repräsentiert, bekannt von der Programmiersprache [[Prolog]].

Gegeben eine Repräsentierung des Hintergundwissens und einer Menge von Beispielen (logische Fakten), versucht ein ILP System ein logisches Programm zu konstruieren, dass alle positiven Beispiele, und keine negativen ableitet.

Schema: ''positive Beispiele'' + ''negative Beispiele'' + ''Hintergrundwissen'' => ''Hypothese''.

Der Begriff wurde 1991 in einem Artikel von [[Stephen Muggleton]] eingeführt. <ref>S.H. Muggleton. Inductive Logic Programming. ''New Generation Computing'', 8(4):295-318, 1991.</ref>
Seitdem findet jedes Jahr eine Konferenz zum Thema statt.
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| 1991 || March 2-4 || [[Viana do Castelo]], [[Portugal]] || Stephen Muggleton
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== Implementierungen ==

* [[PROGOL]] (http://www.doc.ic.ac.uk/~shm/Software/progol5.0)
* [[Golem (ILP)]] (http://www.doc.ic.ac.uk/~shm/Software/golem)
* [[Aleph (inductive logic programming)|Aleph]] (http://web.comlab.ox.ac.uk/oucl/research/areas/machlearn/Aleph/)
* Foil (ftp://ftp.cs.su.oz.au/pub/foil6.sh)
* Claudien (http://www.cs.kuleuven.ac.be/~ml/CWIS/claudien-E.shtml)
* Lime (http://cs.anu.edu.au/people/Eric.McCreath/lime.html)
* ACE (http://www.cs.kuleuven.ac.be/~dtai/ACE/)
* DMax (http://www.pharmadm.com/dmax.asp)
* Warmr (http://www.cs.kuleuven.ac.be/~ml/Doc/TW_User/)
* RSD (http://labe.felk.cvut.cz/~zelezny/rsd/)
* Mio (http://kd.cs.uni-magdeburg.de/~pena/)
* DL-Learner (http://dl-learner.org)
* Mobal (http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/ai-repository/ai/areas/learning/systems/mobal/0.html)
* Kepler (https://www.aaai.org/Papers/KDD/1996/KDD96-035.pdf)


== Literatur ==

* S.H. Muggleton. Inductive Logic Programming. ''New Generation Computing'', 8(4):295-318, 1991.
* S.H. Muggleton and L. De Raedt. Inductive logic programming: Theory and methods. ''Journal of Logic Programming'', 19,20:629-679, 1994.
* N. Lavrac and S. Dzeroski. ''Inductive Logic Programming: Techniques and Applications''. Ellis Horwood, New York, 1994, ISBN 0-13-457870-8 [http://www-ai.ijs.si/SasoDzeroski/ILPBook/ Publicly available online version].

== Einzelnachweise ==
<references/>





[[Kategorie:Maschinelles Lernen]]
[[Kategorie:Maschinelles Lernen]]
[[Kategorie:Programmierparadigma]]


[[en:Inductive logic programming]]
[[en:Inductive logic programming]]

Version vom 22. Dezember 2009, 13:13 Uhr

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 hängt die ILP stark mit der allgemeinen Induktion beim Denken zusammen.

Beim (symbolischen) Maschinellen Lernen werden aussagenlogische und prädikatenlogische Systeme unterschieden. Vertreter der ersteren sind ID3 und sein Nachfolger C4.5. Letztere werden im Bereich der ILP entwickelt. Hier sind Beispiele, Hintergrundwissen und Hypothesen einheitlich in der Sprache der logischen Programmierung repräsentiert, bekannt von der Programmiersprache Prolog.

Gegeben eine Repräsentierung des Hintergundwissens und einer Menge von Beispielen (logische Fakten), versucht ein ILP System ein logisches Programm zu konstruieren, dass alle positiven Beispiele, und keine negativen ableitet.

Schema: positive Beispiele + negative Beispiele + Hintergrundwissen => Hypothese.

Der Begriff wurde 1991 in einem Artikel von Stephen Muggleton eingeführt. [1] Seitdem findet jedes Jahr eine Konferenz zum Thema statt.

Jahr Datum Ort Vorsitz
2010 June 27-30 Firenze, Italien
2009 July 2-5 Leuven, Belgien, Katholieke Universiteit Leuven Hendrik Blockeel, Luc De Raedt
2008 September 10-12 Prag, Tschechien, Czech Technical University Filip Zelezny, Nada Lavrac
2007 June 19-21 Corvallis, Oregon, USA, Oregon State University Jude Shavlik, Hendrik Blockeel, Prasad Tadepalli
2006 August 24-27 Santiago de Compostela, Spanien Stephen Muggleton, Ramon Otero
2005 August 10-13 Bonn, Deutschland Stephan Kramer, Bernhard Pfahringer
2004 September 6-8 Porto, Portugal Ashwin Srinivasan, Ross King
2003 September 29-October 1 Szeged, Ungarn Tamas Horváth, Akihiro Yamamoto
2002 July 9-11 Sydney, Australien Stan Matwin, Claude Sammut
2001 September 9-11 Strasbourg, Frankreich Celine Rouveirol, Michele Sebag
2000 July 24-27 London, England James Cussens, Alan Frisch
1999 June 24-27 Bled, Slovenien Saso Dzeroski, Peter Flach
1998 July 22-24 Madison, Wisconsin, USA C. David Page, Jr.
1997 September 17-20 Prag, Tschechien Nada Lavrac, Saso Dzeroski
1996 August 26-28 Stockholm, Sweden Stephen Muggleton
1995 September 4-6 Leuven, Belgium Luc De Raedt
1994 September 12-14 Bonn, Deutschland Stefan Wrobel
1993 April 1-3 Bled, Slovenien Stephen Muggleton
1992 June 6-7 Tokyo, Japan Stephen Muggleton
1991 March 2-4 Viana do Castelo, Portugal Stephen Muggleton

Implementierungen


Literatur

  • S.H. Muggleton. Inductive Logic Programming. New Generation Computing, 8(4):295-318, 1991.
  • S.H. Muggleton and L. De Raedt. Inductive logic programming: Theory and methods. Journal of Logic Programming, 19,20:629-679, 1994.
  • N. Lavrac and S. Dzeroski. Inductive Logic Programming: Techniques and Applications. Ellis Horwood, New York, 1994, ISBN 0-13-457870-8 Publicly available online version.

Einzelnachweise

  1. S.H. Muggleton. Inductive Logic Programming. New Generation Computing, 8(4):295-318, 1991.