Muggleton stephen h (22 Ergebnisse)
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Inductive Logic Programming: 31st International Conference, Ilp 2022, Windsor Great Park, Uk, September 28-30, 2022, Proceedings
Muggleton, Stephen H. (Editor)/ Tamaddoni-Nezhad, Alireza (Editor)
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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.
Sprache: Englisch
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the 31st International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2022, held during September 28-30, 2022.The 11 regular papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 26…submissions The papers in these proceedings represent the diversity and vitality in present ILP research, including statistical relational learning, transfer learning, scientific reasoning, learning temporal models, synthesis and planning, and argumentation and language.
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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).
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Inductive Logic Programming | 31st International Conference, ILP 2022, Windsor Great Park, UK, September 28-30, 2022, Proceedings | Stephen H. Muggleton (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | x | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031556296 | Verantwortliche Person für die EU: Sp…ringer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Zustand: Gut. Zustand: Gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book constitutes the refereed proceedings of the 31st International Conference on Inductive Logic Programming, ILP 2022, held during September 28-30, 2022.The 11 regular papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 26 submission…s The papers in these proceedings represent the diversity and vitality in present ILP research, including statistical relational learning, transfer learning, scientific reasoning, learning temporal models, synthesis and planning, and argumentation and language.
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Zustand: New. HUMA M. LODHI, PhD, MBCS, is a researcher with the Department of Computing, Imperial College London. She has studied at Royal Holloway, University of London and has previously worked as a researcher with the Department of Computer Science, University of She.
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Zustand: New. This comprehensive reference presents cutting-edge and long-ranging research in computational systems biology. It is written by leading experts and covers a range of topics from modeling and learning biological systems to the impact of computational systems biology on drug design and medicine. Series: Wiley Series…in Bioinformatics. Num Pages: 456 pages, Illustrations. BIC Classification: PS; UY. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 238 x 162 x 26. Weight in Grams: 758. . 2010. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Groundbreaking, long-ranging research in this emergent field that enables solutions to complex biological problems Computational systems biology is an emerging discipline that is evolving quickly due to recent advances in biology such as genome sequencing, high-throughput technologies, and the recen…t development of sophisticated computational methodologies. Elements of Computational Systems Biology is a comprehensive reference covering the computational frameworks and techniques needed to help research scientists and professionals in computer science, biology, chemistry, pharmaceutical science, and physics solve complex biological problems. Written by leading experts in the field, this practical resource gives detailed descriptions of core subjects, including biological network modeling, analysis, and inference; presents a measured introduction to foundational topics like genomics; and describes state-of-the-art software tools for systems biology. - Offers a coordinated integrated systems view of defining and applying computational and mathematical tools and methods to solving problems in systems biology - Chapters provide a multidisciplinary approach and range from analysis, modeling, prediction, reasoning, inference, and exploration of biological systems to the implications of computational systems biology on drug design and medicine - Helps reduce the gap between mathematics and biology by presenting chapters on mathematical models of biological systems - Establishes solutions in computer science, biology, chemistry, and physics by presenting an in-depth description of computational methodologies for systems biology Elements of Computational Systems Biology is intended for academic/industry researchers and scientists in computer science, biology, mathematics, chemistry, physics, biotechnology, and pharmaceutical science. It is also accessible to undergraduate and graduate students in machine learning, data mining, bioinformatics, computational biology, and systems biology courses.
