Luc raedt (41 Ergebnisse)
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Statistical Relational Artificial Intelligence: Logic, Probability, and Computation (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
De Raedt, Luc,Kersting, Kristian,Poole, David,Natarajan, Sriraam
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
Serie: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Buch 7 von 14. Buch 7 von 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Softcover. 1994 Edition. 438 p. ATTENTION 1994 EDITION!!! Unread book. Very good condition. Possibly minimal storage marks. 9783540578680 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1000.
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Statistical Relational Artificial Intelligence: Logic, Probability, and Computation (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
De Raedt, Luc; Kersting, Kristian; Natarajan, Sriraam; Poole, David
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2016
Serie: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Buch 7 von 14. Buch 7 von 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2008
Serie: Cognitive Technologies, Buch 11 von 43. Buch 11 von 43 - Cognitive Technologies
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2010
Serie: Cognitive Technologies, Buch 11 von 43. Buch 11 von 43 - Cognitive Technologies
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Paperback. Zustand: Brand New. 2010 edition. 256 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2008
Serie: Cognitive Technologies, Buch 11 von 43. Buch 11 von 43 - Cognitive Technologies
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Paperback. Zustand: Brand New. 388 pages. 9.00x6.00x0.91 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2008
Serie: Cognitive Technologies, Buch 11 von 43. Buch 11 von 43 - Cognitive Technologies
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 388 pages. German language. 9.45x6.38x1.02 inches. In Stock.
Verlag: Springer, 1994
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Up-to-date resultsFast track conference proceedingsState-of-the-art reportKnowledge-Directed Theory Revision.- Towards Clausal Discovery for Stream Mining.- On the Relationship between Logical Bayesian Networks and Probabilistic.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2016
Serie: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Buch 7 von 14. Buch 7 von 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - An intelligent agent interacting with the real world will encounter individual people, courses, test results, drugs prescriptions, chairs, boxes, etc., and needs to reason about properties of these individuals and relations among them as well as cope with u…ncertainty. Uncertainty has been studied in probability theory and graphical models, and relations have been studied in logic, in particular in the predicate calculus and its extensions. This book examines the foundations of combining logic and probability into what are called relational probabilistic models. It introduces representations, inference, and learning techniques for probability, logic, and their combinations. The book focuses on two representations in detail: Markov logic networks, a relational extension of undirected graphical models and weighted first-order predicate calculus formula, and Problog, a probabilistic extension of logic programs that can also be viewed as a Turing-complete relational extension of Bayesian networks.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This volume contains the proceedings of the European Conference on Machine Learning 1994, which continues the tradition of earlier meetings and which is a major forum for the presentation of the latest and most significant results in machine learning. Machine learning is one of the most impor…tant subfields of artificial intelligence and computer science, as it is concerned with the automation of learning processes. This volume contains two invited papers, 19 regular papers, and 25 short papers carefully reviewed and selected from in total 88 submissions. The papers describe techniques, algorithms, implementations, and experiments in the area of machine learning.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning: ECML-94 | European Conference on Machine Learning, Catania, Italy, April 6-8, 1994. Proceedings | Francesco Bergadano (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 1994 | Springer | EAN 9783540578680 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heide…lberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Paperback. Zustand: Brand New. 2016 ed. edition. 364 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Data Mining and Constraint Programming | Foundations of a Cross-Disciplinary Approach | Christian Bessiere (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319501369 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121… Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Probabilistic Inductive Logic Programming | Luc De Raedt (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2008 | Springer | EAN 9783540786511 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer Spektrum, 2010
Serie: Cognitive Technologies, Buch 11 von 43. Buch 11 von 43 - Cognitive Technologies
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Iusethetermlogicalandrelationallearning torefertothesub eldofarti cial intelligence,machinelearninganddataminingthatisconcernedwithlearning in expressive logical or relational representations. It is the union of inductive logic programming, (statisti…cal) relational learning and multi-relational data mining, which all have contributed techniques for learning from data in re- tional form. Even though some early contributions to logical and relational learning are about forty years old now, it was only with the advent of - ductive logic programming in the early 1990s that the eld became popular. Whereas initial work was often concerned with logical (or logic programming) issues,thefocushasrapidlychangedtothediscoveryofnewandinterpretable knowledge from structured data, often in the form of rules, and soon imp- tant successes in applications in domains such as bio- and chemo-informatics and computational linguistics were realized. Today, the challenges and opp- tunities of dealing with structured data and knowledge have been taken up by the arti cial intelligence community at large and form the motivation for a lot of ongoing research. Indeed, graph, network and multi-relational data mining are now popular themes in data mining, and statistical relational learning is receiving a lot of attention in the machine learning and uncertainty in art- cial intelligence communities. In addition, the range of tasks for which logical and relational techniques have been developed now covers almost all machine learning and data mining tasks.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - One of the key open questions within arti cial intelligence is how to combine probability and logic with learning. This question is getting an increased - tentioninseveraldisciplinessuchasknowledgerepresentation,reasoningabout uncertainty, data minin…g, and machine learning simulateously, resulting in the newlyemergingsub eldknownasstatisticalrelationallearningandprobabil- ticinductivelogicprogramming.Amajordriving forceisthe explosivegrowth in the amount of heterogeneous data that is being collected in the business and scienti c world. Example domains include bioinformatics, chemoinform- ics, transportation systems, communication networks, social network analysis, linkanalysis,robotics,amongothers.Thestructuresencounteredcanbeass- pleassequencesandtrees(suchasthosearisinginproteinsecondarystructure predictionandnaturallanguageparsing)orascomplexascitationgraphs,the WorldWideWeb,andrelationaldatabases. This book providesan introduction to this eld with an emphasison those methods based on logic programming principles. The book is also the main resultofthesuccessfulEuropeanISTFETprojectno.FP6-508861onAppli- tionofProbabilisticInductiveLogicProgramming(APRILII,2004-2007).This projectwascoordinatedbytheAlbertLudwigsUniversityofFreiburg(Germany, Luc De Raedt) and the partners were Imperial College London (UK, Stephen MuggletonandMichaelSternberg),theHelsinkiInstituteofInformationTe- nology(Finland,HeikkiMannila),theUniversit` adegliStudidiFlorence(Italy, PaoloFrasconi),andtheInstitutNationaldeRechercheenInformatiqueet- tomatiqueRocquencourt(France,FrancoisFages).Itwasconcernedwiththeory, implementationsandapplicationsofprobabilisticinductivelogicprogramming. Thisstructureisalsore ectedinthebook. The book starts with an introductory chapter to Probabilistic Inductive LogicProgramming byDeRaedtandKersting.Inasecondpart,itprovidesa detailedoverviewofthemostimportantprobabilisticlogiclearningformalisms and systems. We are very pleased and proud that the scientists behind the key probabilistic inductive logic programming systems (also those developed outside the APRIL project) have kindly contributed a chapter providing an overviewoftheircontributions.Thisincludes:relationalsequencelearningte- niques (Kersting et al.), using kernels with logical representations (Frasconi andPasserini),MarkovLogic(Domingosetal.), the PRISMsystem (Satoand Kameya),CLP(BN)(SantosCostaetal.),BayesianLogicPrograms(Kersting andDeRaedt),andtheIndependentChoiceLogic(Poole).Thethirdpartthen provides a detailed account of some show-caseapplications of probabilistic - ductive logic programming, more speci cally: in protein fold discovery (Chen et al.), haplotyping (Landwehr and Mielik ainen) and systems biology (Fages andSoliman). The nal parttouchesupon sometheoreticalinvestigationsand VI Preface includes chaptersonbehavioralcomparisonof probabilisticlogicprogramming representations(MuggletonandChen)andamodel-theoreticexpressivityan- ysis(Jaeger).
