Name: Boosted Statistical Relational Learners
Price: 51.9 CHF
Availability: InStock
ISBN: 978-3-319-13643-1

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Springer

Ce SpringerBrief aborde les défis de l'analyse de données multi-relationnelles et bruyantes en proposant plusieurs méthodes d'apprentissage relationnel statistique (SRL). Ces méthodes allient l'expressivité de la logique du premier ordre à la capacité de la théorie des probabilités à gérer l'incertitude. Il fournit un aperçu des méthodes et des hypothèses clés qui permettent une adaptation à différents modèles et applications du monde réel. Les modèles sont très attrayants en raison de leur compacité et de leur compréhension, mais l'apprentissage de leur structure est intensif en calcul. Pour lutter contre ce problème, les auteurs examinent l'utilisation de gradients fonctionnels pour améliorer la structure et les paramètres des modèles relationnels statistiques. Les algorithmes ont été appliqués avec succès dans plusieurs contextes de SRL et ont été adaptés à divers problèmes réels, allant de l'extraction d'informations dans des textes à des questions médicales.

Image du produit Boosted Statistical Relational Learners (Anglais, Broché, Jude Shavlik, Kristian Kersting, Sriraam Natarajan, Tushar Khot)

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