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MILES Eine Programmierumgebung für die Induktive Logische Programmierung

  • Die Induktive Logische Programmierung (ILP) ist ein Forschungsgebiet, das Techniken aus dem Maschinellen Lernen und der Logischen Programmierung vereint. Sie untersucht das klassische Problem induktiven Lernens aus klassifizierten Beispielen im Rahmen der Hornlogik erster Stufe. Inzwischen gibt es eine grosse Zahl verschiedener Ansätze für dieses Lernproblem, die sich hauptsächlich in der Suchrichtung im Hypothesenraum, den Generalisierungs- und Spezialisierungsoperatoren und den verwendeten nichtlogischen Beschränkungen (Bias) unterscheiden. Der Vergleich und die Integration dieser verschiedenen Ansätze war die Hauptmotivation für die Entwicklung des Systems MILES. MILES ist eine Programmierumgebung für die ILP, die neben Mechanismen zur Repräsentation und Verwaltung von Beispielen, Hintergrundwissen und Hypothesen einen Werkzeugkasten mit einem Grossteil der bekannten Generalisierungs-, Spezialisierungs- und Reformulierungsoperatoren enthält. Eine generische Kontrolle erlaubt, verschiedene dieser Operatoren in einen spezifischen ILP-Algorithmus zu integrieren. In diesem Beitrag wird ein kurzer Überblick über die Repräsentation, die Operatoren und die Kontrolle von MILES gegeben.

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Metadaten
Author:Irene Stahl, Birgit Tausend
URN (permanent link):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-1501
Document Type:Preprint
Language of publication:German
Year of Completion:1999
Year of Publication:1999
Publishing Institute:Technische Universität Kaiserslautern
Date of the Publication (Server):2000/04/03
Tag:Induktive Logische Programmierung; Logische Programmierung; Maschinelles Lernen
Note:
gefördert durch ESPRIT BRA 6020: Inductive Logic Programming
Faculties / Organisational entities:Fachbereich Informatik
DDC-Cassification:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
Licence (German):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011