Statistical relational learning
સ્ટેટિસ્ટિકલ રીલેશ્નલ લર્નિંગ (એસ. આર. એલ.) એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગની પેટા શાખા છે જે ક્ષેત્રના નમૂનાઓ સાથે સંબંધિત છે જે અનિશ્ચિતતા (જે આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને ઉકેલી શકાય છે) અને જટિલ, રીલેશ્નલ માળખું બંને દર્શાવે છે. નોંધ લો કે સાહિત્યમાં એસઆરએલને કેટલીકવાર રીલેશ્નલ મશીન લર્નિંગ (આરએમએલ) કહેવામાં આવે છે. લાક્ષણિક રીતે, એસ. આર. એલ. માં વિકસિત જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વની ઔપચારિકતાઓ સામાન્ય રીતે (સાર્વત્રિક માત્રાત્મકતા) ડોમેનના સંબંધાત્મક ગુણધર્મોને વર્ણવવા માટે પ્રથમ ક્રમના તર્કનો ઉપયોગ કરે છે અને અનિશ્ચિતતાનું નમૂના બનાવવા માટે સંભવિત ગ્રાફિકલ મોડેલો (જેમ કે બાયેસિયન નેટવર્ક અથવા માર્કોવ નેટવર્ક) પર ધ્યાન દોરે છે; કેટલાક ઇન્ડક્ટિવ લોજિક પ્રોગ્રામિંગની પદ્ધતિઓ પર પણ નિર્માણ કરે છે. 1990ના દાયકાના અંતથી આ ક્ષેત્રમાં નોંધપાત્ર યોગદાન આપવામાં આવ્યું છે. ઉપરની લાક્ષણિકતા પરથી સ્પષ્ટ થાય છે તેમ, આ ક્ષેત્ર શીખવાના પાસાઓ સુધી સખત રીતે મર્યાદિત નથી; તે તર્ક (ખાસ કરીને સંભવિત અનુમાન) અને જ્ઞાનની રજૂઆત સાથે સમાન રીતે સંબંધિત છે. તેથી, વૈકલ્પિક શબ્દો કે જે ક્ષેત્રના મુખ્ય કેન્દ્રોને પ્રતિબિંબિત કરે છે તેમાં આંકડાકીય સંબંધાત્મક શિક્ષણ અને તર્ક (તર્કના મહત્વ પર ભાર મૂકે છે) અને પ્રથમ ક્રમની સંભવિત ભાષાઓ (જે ભાષાઓ સાથે નમૂનાઓ રજૂ કરવામાં આવે છે તેના મુખ્ય ગુણધર્મો પર ભાર મૂકે છે) નો સમાવેશ થાય છે. કેનોનિકલ કાર્યો સંખ્યાબંધ કેનોનિકલ કાર્યો આંકડાકીય સંબંધિત શિક્ષણ સાથે સંકળાયેલા છે, જેમાં સૌથી સામાન્ય છે. સામૂહિક વર્ગીકરણ એટલે કે વસ્તુઓના લક્ષણો અને તેમના સંબંધોની કડીની આગાહી આપવામાં આવેલ અનેક વસ્તુઓના વર્ગની (એક સાથે) આગાહી, એટલે કે. બે કે તેથી વધુ ઓબ્જેક્ટ સંબંધિત લિંક-આધારિત ક્લસ્ટરિંગ છે કે નહીં તે આગાહી કરવી, એટલે કે. સમાન વસ્તુઓનું જૂથ, જ્યાં વસ્તુની કડીઓ અનુસાર સમાનતા નક્કી કરવામાં આવે છે, અને સહયોગી ગાળણ સંબંધિત કાર્ય, એટલે કે. અસ્તિત્વ સાથે સંબંધિત માહિતી માટે ફિલ્ટરિંગ (જ્યાં માહિતીનો ટુકડો અસ્તિત્વ સાથે સંબંધિત માનવામાં આવે છે જો તે સમાન અસ્તિત્વ સાથે સંબંધિત હોવાનું જાણીતું હોય) સામાજિક નેટવર્ક મોડેલિંગ ઓબ્જેક્ટ આઇડેન્ટિફિકેશન/અસ્તિત્વ રીઝોલ્યુશન/રેકોર્ડ જોડાણ, એટલે કે. બે અથવા વધુ અલગ ડેટાબેઝ/ડેટાસેટ્સમાં સમકક્ષ એન્ટ્રીઓની ઓળખ પ્રતિનિધિત્વ ઔપચારિકતાઓ એસ. આર. એલ. માં વિકસિત પ્રતિનિધિત્વ ઔપચારિકતાઓના મૂળભૂત ડિઝાઇન લક્ષ્યોમાંથી એક નક્કર ઘટકોથી દૂર અમૂર્ત છે અને તેના બદલે સામાન્ય સિદ્ધાંતોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જેનો હેતુ સાર્વત્રિક રીતે લાગુ થવાનો છે. આવા સિદ્ધાંતોને રજૂ કરવાની અગણિત રીતો હોવાથી, તાજેતરના વર્ષોમાં પ્રતિનિધિત્વની ઘણી ઔપચારિકતાઓ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી છે. નીચેનામાં, કેટલાક વધુ સામાન્ય લોકો મૂળાક્ષર ક્રમમાં સૂચિબદ્ધ છેઃ બેયેશિયન લોજિક પ્રોગ્રામ BLOG મોડેલ લોજિક પ્રોગ્રામ્સ એનોટેટેડ ડિસજંક્શન્સ સાથે માર્કોવ લોજિક નેટવર્ક્સ મલ્ટી-એન્ટિટી બેયેશિયન નેટવર્ક પ્રોબેબિલિસ્ટિક રીલેશ્નલ મોડેલ-એક પ્રોબેબિલિસ્ટિક રીલેશ્નલ મોડેલ (PRM) આંકડાકીય રીલેશ્નલ લર્નિંગમાં બેયેશિયન નેટવર્કનું પ્રતિરૂપ છે. સંભવિત સોફ્ટ લોજિક રિકર્સિવ રેન્ડમ ફિલ્ડ રીલેશ્નલ બાયેસિયન નેટવર્ક રીલેશ્નલ માર્કોવ નેટવર્ક રીલેશ્નલ કાલમન ફિલ્ટરિંગ એસોસિએશન રૂલ લર્નિંગ ફોર્મલ કન્સેપ્ટ એનાલિસિસ ફઝી લોજિક ગ્રામર ઇન્ડક્શન નોલેજ ગ્રાફ એમ્બેડિંગ રિસોર્સિસ બ્રાયન મિલ્ચ અને સ્ટુઅર્ટ જે. રસેલઃ ફર્સ્ટ-ઓર્ડર પ્રોબેબિલિસ્ટિક લેંગ્વેજીઝઃ ઇનટુ ધ અનનોન, ઇન્ડક્ટિવ લોજિક પ્રોગ્રામિંગ, વોલ્યુમ 4455 ઓફ લેક્ચર નોટ્સ ઇન કમ્પ્યુટર સાયન્સ, પેજ 10-24. સ્પ્રિંગર, 2006 રોડ્રિગો ડી સાલ્વો બ્રાઝ, ઇયાલ અમીર અને ડેન રોથઃ એ સર્વે ઓફ ફર્સ્ટ-ઓર્ડર પ્રોબેબિલિસ્ટિક મોડલ્સ, ઇનોવેશન્સ ઇન બાયેસિયન નેટવર્ક્સ, વોલ્યુમ 156 ઓફ સ્ટડીઝ ઇન કોમ્પ્યુટેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ, સ્પ્રિંગર, 2008 હસન ખોસરાવી અને બહારેહ બીનાઃ એ સર્વે ઓન સ્ટેટિસ્ટિકલ રીલેશ્નલ લર્નિંગ, એડવાન્સિસ ઇન આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, લેક્ચર નોટ્સ ઇન કમ્પ્યુટર સાયન્સ, વોલ્યુમ 6085/2010,256-268, સ્પ્રિંગર, 2010 રાયન એ. રોસી, લ્યુક કે. મેકડોવેલ, ડેવિડ ડબલ્યુ. અહા, અને જેનિફર નેવિલઃ ટ્રાન્સફોર્મિંગ ગ્રાફ ડેટા ફોર સ્ટેટિસ્ટિકલ રીલેશ્નલ લર્નિંગ, જર્નલ ઓફ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રિસર્ચ (જેએઆઈઆર), વોલ્યુમ 45, પેજ <ID2 સંદર્ભો કોમ્પ્યુટેશનલ આંકડાશાસ્ત્ર મશીન લર્નિંગ