Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Most subfields of computer science have an interface layer via which applications communicate with the infrastructure, and this is key to their success (e.g., the Internet in networking, the relational model in databases, etc.). So far this interface layer has been missing in AI. First-order logic and probabilistic graphical models each have some of the necessary features, but a viable interface layer requires combining both. Markov logic is a powerful new language that accomplishes this by attaching weights to first-order formulas and treating them as templates for features of Markov random fields. Most statistical models in wide use are special cases of Markov logic, and first-order logic is its infinite-weight limit. Inference algorithms for Markov logic combine ideas from satisfiability, Markov chain Monte Carlo, belief propagation, and resolution. Learning algorithms make use of conditional likelihood, convex optimization, and inductive logic programming. Markov logic has been successfully applied to problems in information extraction and integration, natural language processing, robot mapping, social networks, computational biology, and others, and is the basis of the open-source Alchemy system. Table of Contents: Introduction / Markov Logic / Inference / Learning / Extensions / Applications / Conclusion.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031004216

Verk�ufer kontaktieren

Diesen Artikel melden

Bibliografische Details

Titel: Markov Logic : An Interface Layer for Artificial Intelligence
Verlag: Springer International Publishing
Erscheinungsjahr: 2009
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3031004213
ISBN-13: 9783031004216
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 191 mm, Tiefe: 9 mm
Gewicht: 305 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Most subfields of computer science have an interface layer via which applications communicate with the infrastructure, and this is key to their success (e.g., the Internet in networking, the relational model in databases, etc.). So far this interface layer has been missing in AI. First-order logic and probabilistic graphical models each have some of the necessary features, but a viable interface layer requires combining both. Markov logic is a powerful new language that accomplishes this by attaching weights to first-order formulas and treating them as templates for features of Markov random fields. Most statistical models in wide use are special cases of Markov logic, and first-order logic is its infinite-weight limit. Inference algorithms for Markov logic combine ideas from satisfiability, Markov chain Monte Carlo, belief propagation, and resolution. Learning algorithms make use of conditional likelihood, convex optimization, and inductive logic programming. Markov logic has been successfully applied to problems in information extraction and integration, natural language processing, robot mapping, social networks, computational biology, and others, and is the basis of the open-source Alchemy system. Table of Contents: Introduction / Markov Logic / Inference / Learning / Extensions / Applications / Conclusion

�ber die Autorin bzw. den Autor

Pedro Domingos is Associate Professor of Computer Science and Engineering at the University of Washington. His research interests are in artificial intelligence, machine learning and data mining. He received a PhD in Information and Computer Science from the University of California at Irvine, and is the author or co-author of over 150 technical publications. He is a member of the editorial board of the Machine Learning journal, co-founder of the International Machine Learning Society, and past associate editor of JAIR. He was program co-chair of KDD-2003 and SRL-2009, and has served on numerous program committees. He has received several awards, including a Sloan Fellowship, an NSF CAREER Award, a Fulbright Scholarship, an IBM Faculty Award, and best paper awards at KDD-98, KDD-99 and PKDD-2005. Daniel Lowd is a PhD candidate in the Department of Computer Science and Engineering at the University of Washington. His research covers a range of topics in statistical machine learning, including statistical relational representations, unifying learning and inference, and adversarial machine learning scenarios (e.g., spam filtering). He has received graduate research fellowships from the National Science Foundation and Microsoft Research.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Anbieterinformationen

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Zur Homepage des Verk�ufers

Unternehmensdaten des Verk�ufers

AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48, Einbeck, 37574, Germany

Gesch�ftsbedingungen und Versandinformationen

Verkaufsbedingungen

Allgemeine Gesch�ftsbedingungen und Kundeninformationen / Datenschutzerkl�rung

I. Allgemeine Gesch�ftsbedingungen

� 1 Grundlegende Bestimmungen

(1) Die nachstehenden Gesch�ftsbedingungen gelten f�r alle Vertr�ge, die Sie mit uns als Anbieter (AHA-BUCH GmbH) �ber die Internetplattformen AbeBooks und/oder ZVAB schlie�en. Soweit nicht anders vereinbart, wird der Einbeziehung gegebenenfalls von Ihnen verwendeter eigener Bedingungen widersprochen.

(2) Verbraucher im Sinne der nachstehenden Regelungen...

Mehr Information

Widerrufsbelehrung

Versandbedingungen

Wir liefern Lagerartikel innerhalb von 24 Stunden nach Erhalt der Bestellung aus.
Barsortimentsartikel, die wir �ber Nacht geliefert bekommen, am darauffolgenden Werktag.
Unser Ziel ist es Ihnen die Artikel in der �konomischten und effizientesten Weise zu senden.

Versandkosten von Deutschland nach USA

Versandkosten von Deutschland nach USA
Bestellmenge	30 bis 40�Werktage	7 bis 14�Werktage
Erster Artikel	EUR 61.53	EUR 71.53

Die Versandzeiten werden von den Verk�uferinnen und Verk�ufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, k�nnen Verz�gerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Geb�hren sind von der K�uferin bzw. dem K�ufer zu tragen. Die Verk�uferin bzw. der Verk�ufer kann Sie bez�glich zus�tzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen m�glichen Anstieg der Versandkosten f�r Ihre Artikel auszugleichen.

Impressum & Info zum Verk�ufer