Probabilistic Inductive Logic Programming, Fachbücher von Luc De Raedt, Kristian Kersting, Paolo Frasconi, Stephen H. Mu...

Das Buch "Probabilistic Inductive Logic Programming" bietet eine umfassende Einführung in die Kombination von Wahrscheinlichkeit und Logik im Kontext des maschinellen Lernens. Es beleuchtet die Herausforderungen und Fortschritte in der statistischen relationalen Lernforschung, die durch die zunehmende Menge an heterogenen Daten in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Bioinformatik, Chemoinformatik und sozialen Netzwerken an Bedeutung gewonnen hat. Die Autoren, unter der Leitung von Luc De Raedt, präsentieren Methoden, die auf Prinzipien der logischen Programmierung basieren, und diskutieren deren Anwendung in komplexen Datenstrukturen. Das Buch ist das Ergebnis eines erfolgreichen europäischen Forschungsprojekts und richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen auseinandersetzen möchten.