Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Tümevarımlı mantık programlama (TMP) bilginin mantık programlama ile ifade edildiği bir makine öğrenmesi yöntemidir. Mantıksal olgulardan oluşan ve gözlemler kümesini içeren bir veritabanı verildiğinde, ILP sistemi tüm olumlu gözlemleri ve olumsuz gözlemlerin hiçbirini bir hipotez üretir.
- Çerçeve: olumlu gözlemler + olumsuz gözlemler + artalan bilgisi ⇒ hipotez.
Tümevarımlı mantık programlama özellikle biyoenformatik ve doğal dil işleme konularında kullanışlıdır. Gordon Plotkin ve Ehud Shapiro mantık çerçevesiyle tümevarımlı makine öğreniminin ilk kuramsal temellerini oluşturmuşlardır. Shapiro bunun ilk gerçeklemesini (Model Çıkarsama sistemi) 1981'de yapmıştır: olumlu ve olumsuz gözlemlerden tümevarımlı olarak mantık programları çıkarsayan bir Prolog programı. Tümevarımlı Mantık Programlama terimininilk kullanımı Stephen Muggleton'ın 1991 tarihli bir bildirisinde yapılmıştır. Ayrıca her sene yapılan Inductive Logic Programming konferansının kurucusu olan Muggleton, yüklem türetme, , ve ters gerektirme kavramlarının fikir babasıdır. Muggleton ters gerektirmeyi ilk olarak PROGOL sisteminde gerçekleştirmiştir. Buradaki "tümevarım" kavramı matematiksel (bir özelliğin bir kümedeki her eleman için ispatlanması gibi) olmaktan çok felsefi (gözlemlenen olguları açıklayan bir kuram ortaya koymak gibi) bir tümevarımdır.
Biçimsel tanım
Bir mantıksal kuram olarak verilen artalan bilgisi 
, genellikle mantık programlamada kullanılan Horn cümleleri şeklindedir. Gözetimli öğrenme için kullanılan olumlu ve olumsuz örnekler 
ve 
, olarak verilir. Aşağıdaki gereklilikleri sağlayan bir mantıksal önermeye bir doğru hipotez 
denir. "Zorunluluk" hipotez h üzerinde herhangi bir kısıtlama yapmaz, ancak olumlu örnekler bir hipotez olmadan açıklanabilir olduğu sürece yeni bir hipotez oluşturulmasını engeller. "Yeterlilik" oluşturulan herhangi bir hipotezinin tüm olumlu örnekleri () açıklamasını gerektirir. "Zayıf tutarlılık" artalan bilgisi ile çelişen bir hipotez oluşturulmasını yasaklar. "Güçlü tutarlılık" ayrıca artalan bilgisi ve olumsuz örnekler ile çelişen bir hipotez oluşturulmasını yasaklar; Zayıf tutarlılık'ı gerektirir; eğer hiç olumsuz örnek verilmemişse bu iki gereklilik aynıdır. Džeroski yalnızca Yeterlilik ("Bütünlük" olarak adlandırır) ve Güçlü tutarlılık'ı gerekli tutar.
Kaynakça
- ^ Plotkin G.D. Automatic Methods of Inductive Inference, PhD thesis, University of Edinburgh, 1970.
- ^ Shapiro, Ehud Y. Inductive inference of theories from facts, Research Report 192, Yale University, Department of Computer Science, 1981.
- ^ Shapiro, Ehud Y. (1983).
- ^ Shapiro, Ehud Y. "The model inference system."
- ^ Luc De Raedt.
- ^ Muggleton, S.H. (1991). "Inductive logic programming". New Generation Computing. 8 (4). ss. 295-318. doi:10.1007/BF03037089.
- ^ Muggleton S.H. and Buntine W. "Machine invention of first-order predicate by inverting resolution","Proceedings of the 5th International Conference on Machine Learning, 1988.
- ^ Muggleton S.H., "Inverting entailment and Progol", New Generation Computing, 13:245-286, 1995.
- ^ Muggleton, Stephen (1999). "Inductive Logic Programming: Issues, Results and the Challenge of Learning Language in Logic". Artificial Intelligence. Cilt 114. ss. 283-296. doi:10.1016/s0004-3702(99)00067-3.
- ^ Džeroski, Sašo (1996), "Inductive Logic Programming and Knowledge Discovery in Databases", Fayyad, U.M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smith, P.; Uthurusamy, R. (Ed.), Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, MIT Press, ss. 117-152; here: Sect.5.2.4
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Tumevarimli mantik programlama TMP bilginin mantik programlama ile ifade edildigi bir makine ogrenmesi yontemidir Mantiksal olgulardan olusan ve gozlemler kumesini iceren bir veritabani verildiginde ILP sistemi tum olumlu gozlemleri ve olumsuz gozlemlerin hicbirini bir hipotez uretir Cerceve olumlu gozlemler olumsuz gozlemler artalan bilgisi hipotez Tumevarimli mantik programlama ozellikle biyoenformatik ve dogal dil isleme konularinda kullanislidir Gordon Plotkin ve Ehud Shapiro mantik cercevesiyle tumevarimli makine ogreniminin ilk kuramsal temellerini olusturmuslardir Shapiro bunun ilk gerceklemesini Model Cikarsama sistemi 1981 de yapmistir olumlu ve olumsuz gozlemlerden tumevarimli olarak mantik programlari cikarsayan bir Prolog programi Tumevarimli Mantik Programlamaterimininilk kullanimi Stephen Muggleton in 1991 tarihli bir bildirisinde yapilmistir Ayrica her sene yapilan Inductive Logic Programming konferansinin kurucusu olan Muggleton yuklem turetme ve ters gerektirme kavramlarinin fikir babasidir Muggleton ters gerektirmeyi ilk olarak PROGOL sisteminde gerceklestirmistir Buradaki tumevarim kavrami matematiksel bir ozelligin bir kumedeki her eleman icin ispatlanmasi gibi olmaktan cok felsefi gozlemlenen olgulari aciklayan bir kuram ortaya koymak gibi bir tumevarimdir Bicimsel tanimBir mantiksal kuram olarak verilen artalan bilgisi B displaystyle B genellikle mantik programlamada kullanilan Horn cumleleri seklindedir Gozetimli ogrenme icin kullanilan olumlu ve olumsuzornekler E displaystyle E ve E displaystyle E olarak verilir Asagidaki gereklilikleri saglayan bir mantiksal onermeye bir dogru hipotez h displaystyle h denir Zorunluluk hipotez h uzerinde herhangi bir kisitlama yapmaz ancak olumlu ornekler bir hipotez olmadan aciklanabilir oldugu surece yeni bir hipotez olusturulmasini engeller Yeterlilik olusturulan herhangi bir h displaystyle h hipotezinin tum olumlu ornekleri E displaystyle E aciklamasini gerektirir Zayif tutarlilik artalan bilgisi B displaystyle B ile celisen bir hipotez h displaystyle h olusturulmasini yasaklar Guclu tutarlilik ayrica artalan bilgisi B displaystyle B ve olumsuz ornekler E displaystyle E ile celisen bir hipotez h displaystyle h olusturulmasini yasaklar Zayif tutarlilik i gerektirir eger hic olumsuz ornek verilmemisse bu iki gereklilik aynidir Dzeroski yalnizca Yeterlilik Butunluk olarak adlandirir ve Guclu tutarlilik i gerekli tutar Kaynakca Plotkin G D Automatic Methods of Inductive Inference PhD thesis University of Edinburgh 1970 Shapiro Ehud Y Inductive inference of theories from facts Research Report 192 Yale University Department of Computer Science 1981 Shapiro Ehud Y 1983 Shapiro Ehud Y The model inference system Luc De Raedt Muggleton S H 1991 Inductive logic programming New Generation Computing 8 4 ss 295 318 doi 10 1007 BF03037089 Muggleton S H and Buntine W Machine invention of first order predicate by inverting resolution Proceedings of the 5th International Conference on Machine Learning 1988 Muggleton S H Inverting entailment and Progol New Generation Computing 13 245 286 1995 Muggleton Stephen 1999 Inductive Logic Programming Issues Results and the Challenge of Learning Language in Logic Artificial Intelligence Cilt 114 ss 283 296 doi 10 1016 s0004 3702 99 00067 3 Dzeroski Saso 1996 Inductive Logic Programming and Knowledge Discovery in Databases Fayyad U M Piatetsky Shapiro G Smith P Uthurusamy R Ed Advances in Knowledge Discovery and Data Mining MIT Press ss 117 152 here Sect 5 2 4