Statistical relational learning
ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ರಿಲೇಷನಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ಎಸ್ಆರ್ಎಲ್) ಎಂಬುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ (ಇದನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು) ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ, ರಿಲೇಷನಲ್ ರಚನೆ ಎರಡನ್ನೂ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಡೊಮೇನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಎಸ್ಆರ್ಎಲ್ ಅನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ರಿಲೇಷನಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ಆರ್ಎಂಎಲ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಎಸ್ಆರ್ಎಲ್ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳು ಡೊಮೇನ್ನ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ (ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ) ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೋವ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಂತಹ) ಸೆಳೆಯಲು ಮೊದಲ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ತರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ (ಉಪಗುಂಪು); ಕೆಲವು ಇಂಡಕ್ಟಿವ್ ಲಾಜಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಸಹ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ. 1990ರ ದಶಕದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದಂತೆ, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಕಲಿಕೆಯ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ; ಇದು ತರ್ಕ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯ ತೀರ್ಮಾನ) ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕ್ಷೇತ್ರದ ಮುಖ್ಯ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆ (ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುವುದು) ಮತ್ತು ಮೊದಲ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಭಾಷೆಗಳು (ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಭಾಷೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುವುದು) ಸೇರಿವೆ. ಅಂಗೀಕೃತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಹಲವಾರು ಅಂಗೀಕೃತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದವು. ಸಾಮೂಹಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಅಂದರೆ. ವಸ್ತುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳ ಲಿಂಕ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಹಲವಾರು ವಸ್ತುಗಳ ವರ್ಗದ (ಏಕಕಾಲಿಕ) ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಅಂದರೆ. ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಲಿಂಕ್-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಆಗಿವೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ಅಂದರೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳ ಗುಂಪು, ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಕೊಂಡಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಹಕಾರಿ ಶೋಧನೆಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯ, ಅಂದರೆ. ಒಂದು ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ (ಅಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ಒಂದು ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್/ಎಂಟಿಟಿ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್/ರೆಕಾರ್ಡ್ ಲಿಂಕೇಜ್, ಅಂದರೆ. ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು/ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುಚ್ಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳು ಎಸ್ಆರ್ಎಲ್ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳ ಮೂಲಭೂತ ವಿನ್ಯಾಸ ಗುರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದರೆ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಘಟಕಗಳಿಂದ ದೂರವಿರುವುದು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು. ಅಂತಹ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ಮಾರ್ಗಗಳಿರುವುದರಿಂದ, ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಔಪಚಾರಿಕತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದವುಗಳನ್ನು ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಃ ಬಯೇಸಿಯನ್ ತರ್ಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಬ್ಲಾಗ್ ಮಾದರಿ ತರ್ಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಭಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾರ್ಕೋವ್ ತರ್ಕ ಜಾಲಗಳು ಬಹು-ಅಸ್ತಿತ್ವ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಬಂಧದ ಮಾದರಿ-ಒಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಬಂಧದ ಮಾದರಿ (ಪಿಆರ್ಎಂ) ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಬಂಧದ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಪ್ರತಿರೂಪವಾಗಿದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಾಫ್ಟ್ ಲಾಜಿಕ್ ರಿಕರ್ಸಿವ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರ ರಿಲೇಷನಲ್ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಿಲೇಷನಲ್ ಮಾರ್ಕೋವ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಿಲೇಷನಲ್ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಸಹ ನೋಡಿ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ರೂಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫಾರ್ಮಲ್ ಕಾನ್ಸೆಪ್ಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಫಜಿ ಲಾಜಿಕ್ ಗ್ರಾಮರ್ ಇಂಡಕ್ಷನ್ ನಾಲೆಡ್ಜ್ ಗ್ರಾಫ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ರಿಸೋರ್ಸಸ್ ಬ್ರಿಯಾನ್ ಮಿಲ್ಚ್, ಮತ್ತು ಸ್ಟುವರ್ಟ್ ಜೆ. ರಸ್ಸೆಲ್ಃ ಫಸ್ಟ್-ಆರ್ಡರ್ ಪ್ರೋಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜಸ್ಃ ಇನ್ಟು ದಿ ಅನ್ ನೋನ್, ಇಂಡಕ್ಟಿವ್ ಲಾಜಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್, ಸಂಪುಟ 4455 ಆಫ್ ಲೆಕ್ಚರ್ ನೋಟ್ಸ್ ಇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್, ಪುಟ 10-24. ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, 2006 ರೋಡ್ರಿಗೋ ಡಿ ಸಾಲ್ವೊ ಬ್ರಾಜ್, ಇಯಾಲ್ ಅಮೀರ್, ಮತ್ತು ಡಾನ್ ರೋತ್ಃ ಎ ಸರ್ವೆ ಆಫ್ ಫಸ್ಟ್-ಆರ್ಡರ್ ಪ್ರೋಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್, ಇನ್ನೋವೇಶನ್ಸ್ ಇನ್ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್, ವಾಲ್ಯೂಮ್ 156 ಆಫ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್, ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, 2008 ಹಸನ್ ಖೋಸ್ರಾವಿ ಮತ್ತು ಬಹರೇಹ್ ಬಿನಾಃ ಎ ಸರ್ವೆ ಆನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ರಿಲೇಷನಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಅಡ್ವಾನ್ಸಸ್ ಇನ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್, ಲೆಕ್ಚರ್ ನೋಟ್ಸ್ ಇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್, ವಾಲ್ಯೂಮ್ 6085/2010,256-268, ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, 2010 ರಯಾನ್ ಎ. ರೊಸ್ಸಿ, ಲ್ಯೂಕ್ ಕೆ. ಮೆಕ್ಡೊವೆಲ್, ಡೇವಿಡ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಆಹಾ, ಮತ್ತು ಜೆನ್ನಿಫರ್ ನೆವಿಲ್ಲೆಃ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮಿಂಗ್ ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ರಿಲೇಷನಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ (ಜೆಎಐಆರ್), ವಾಲ್ಯೂಮ್ 45, ಪುಟ <ID2 ಗಣಕೀಕೃತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ