Originaltitel:
INFERENCE & LEARNING SYSTEMS FOR UNCERTA
Inhalt des Buches:
Mit dem Aufkommen des Semantic Web, das Formalismen auf der Grundlage von Beschreibungslogiken (DL) für die Wissensrepräsentation verwendet, ist es immer wichtiger geworden, das Problem der Verwaltung unsicherer Informationen anzugehen.
Das Hauptziel dieses Buches ist es, Inferenz- und (verteilte) Lernalgorithmen für Probabilistische Logikprogramme (PLPs) und Probabilistische Beschreibungslogiken (PDLs) vorzuschlagen. Darüber hinaus werden zwei Webanwendungen vorgestellt: cplint auf SWISH und TRILL auf SWISH, die es erlauben, mit nur einem Webbrowser Inferenzen über PLPs bzw. PDLs durchzuführen. Das Buch enthält Richtlinien für die Nutzung all dieser Systeme.
Das Buch ist in sich abgeschlossen und geht von den grundlegenden Konzepten der Logik erster Ordnung bis hin zu den fortgeschrittensten Themen des statistischen relationalen Lernens. Es ist so aufgebaut, dass es sowohl für Anfänger als auch für Experten interessant ist, die sich über den Stand der Technik von Inferenz- und Lernsystemen für probabilistische Logiken informieren wollen.
