Statistical relational learning
सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षा (एस. आर. एल.) कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का एक उपशाखा है जो डोमेन मॉडल से संबंधित है जो अनिश्चितता (जिसे सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके निपटा जा सकता है) और जटिल, संबंधपरक संरचना दोनों को प्रदर्शित करता है। ध्यान दें कि साहित्य में एस. आर. एल. को कभी-कभी रिलेशनल मशीन लर्निंग (आर. एम. एल.) कहा जाता है। आम तौर पर, एस. आर. एल. में विकसित ज्ञान प्रतिनिधित्व औपचारिकताएं किसी क्षेत्र के संबंधपरक गुणों का सामान्य तरीके से वर्णन करने (सार्वभौमिक परिमाणीकरण) के लिए प्रथम-क्रम तर्क का उपयोग करती हैं और अनिश्चितता को मॉडल करने के लिए संभावित ग्राफिकल मॉडल (जैसे बायेसियन नेटवर्क या मार्कोव नेटवर्क) पर ध्यान आकर्षित करती हैं; कुछ प्रेरक तर्क प्रोग्रामिंग के तरीकों पर भी निर्माण करती हैं। 1990 के दशक के अंत से इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण योगदान दिया गया है। जैसा कि उपरोक्त लक्षण वर्णन से स्पष्ट है, यह क्षेत्र सीखने के पहलुओं तक ही सीमित नहीं है; यह तर्क (विशेष रूप से संभावित अनुमान) और ज्ञान प्रतिनिधित्व के साथ समान रूप से संबंधित है। इसलिए, वैकल्पिक शब्द जो क्षेत्र के मुख्य केन्द्रों को दर्शाते हैं, उनमें सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षा और तर्क (तर्क के महत्व पर जोर देना) और प्रथम क्रम की संभावित भाषाएं (उन भाषाओं के प्रमुख गुणों पर जोर देना जिनके साथ मॉडल का प्रतिनिधित्व किया जाता है) शामिल हैं। विहित कार्य कई विहित कार्य सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षा से जुड़े हैं, जिनमें से सबसे आम कार्य हैं। सामूहिक वर्गीकरण, अर्थात। कई वस्तुओं के वर्ग की (एक साथ) भविष्यवाणी दी गई वस्तुओं की विशेषताओं और उनके संबंध लिंक भविष्यवाणी, यानी। यह भविष्यवाणी करना कि क्या दो या दो से अधिक वस्तुएँ संबंधित लिंक-आधारित क्लस्टरिंग हैं या नहीं, अर्थात। समान वस्तुओं का समूह, जहां समानता किसी वस्तु के लिंक के अनुसार निर्धारित की जाती है, और सहयोगी फ़िल्टरिंग का संबंधित कार्य, अर्थात। जानकारी के लिए फ़िल्टरिंग जो किसी इकाई के लिए प्रासंगिक है (जहां जानकारी का एक टुकड़ा किसी इकाई के लिए प्रासंगिक माना जाता है यदि इसे किसी समान इकाई के लिए प्रासंगिक माना जाता है) सोशल नेटवर्क मॉडलिंग ऑब्जेक्ट आइडेंटिफिकेशन/इकाई रिज़ॉल्यूशन/रिकॉर्ड लिंकेज, यानी दो या दो से अधिक अलग-अलग डेटाबेस/डेटासेट में समतुल्य प्रविष्टियों की पहचान प्रतिनिधित्व औपचारिकताएं एसआरएल में विकसित प्रतिनिधित्व औपचारिकताओं के मौलिक डिजाइन लक्ष्यों में से एक ठोस संस्थाओं से दूर सार करना और इसके बजाय सामान्य सिद्धांतों का प्रतिनिधित्व करना है जो सार्वभौमिक रूप से लागू होने का इरादा रखते हैं। चूंकि ऐसे अनगिनत तरीके हैं जिनसे ऐसे सिद्धांतों का प्रतिनिधित्व किया जा सकता है, इसलिए हाल के वर्षों में कई प्रतिनिधित्व औपचारिकताएं प्रस्तावित की गई हैं। निम्नलिखित में, कुछ अधिक सामान्य लोगों को वर्णानुक्रम में सूचीबद्ध किया गया हैः बेयेशियन लॉजिक प्रोग्राम बी. एल. ओ. जी. मॉडल लॉजिक प्रोग्राम एनोटेटेड डिसजंक्शंस के साथ मार्कोव लॉजिक नेटवर्क मल्टी-एंटिटी बेयेशियन नेटवर्क प्रोबेबिलिस्टिक रिलेशनल मॉडल-एक प्रोबेबिलिस्टिक रिलेशनल मॉडल (पी. आर. एम.) सांख्यिकीय रिलेशनल लर्निंग में बेयेशियन नेटवर्क का समकक्ष है। संभावित सॉफ्ट लॉजिक रिकर्सिव रैंडम फील्ड रिलेशनल बेयेशियन नेटवर्क रिलेशनल मार्कोव नेटवर्क रिलेशनल कालमन फिल्टरिंग एसोसिएशन रूल लर्निंग फॉर्मल कॉन्सेप्ट एनालिसिस फ़ज़ी लॉजिक ग्रामर इंडक्शन नॉलेज ग्राफ एम्बेडिंग रिसोर्सेज ब्रायन मिल्च और स्टुअर्ट जे. रसेलः फर्स्ट-ऑर्डर प्रोबेबिलिस्टिक लैंग्वेजेजः इनटू द अननोन, इंडक्टिव लॉजिक प्रोग्रामिंग, वॉल्यूम 4455 ऑफ़ लेक्चर नोट्स इन कंप्यूटर साइंस, पेज 10-24 देखें। स्प्रिंगर, 2006 रोड्रिगो डी साल्वो ब्रेज़, इयाल अमीर और डैन रोथः ए सर्वे ऑफ़ फर्स्ट-ऑर्डर प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल्स, इनोवेशन्स इन बेयेशियन नेटवर्क्स, वॉल्यूम 156 ऑफ़ स्टडीज़ इन कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस, स्प्रिंगर, 2008 हसन खोसरावी और बहरेह बीनाः ए सर्वे ऑन स्टैटिस्टिकल रिलेशनल लर्निंग, एडवांसेस इन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, लेक्चर नोट्स इन कंप्यूटर साइंस, वॉल्यूम 6085/2010,256-268, स्प्रिंगर, 2010 रयान ए. रॉसी, ल्यूक के. मैकडॉवेल, डेविड डब्ल्यू. अहा, और जेनिफर नेविलः ट्रांसफॉर्मिंग ग्राफ डेटा फॉर स्टैटिस्टिकल रिलेशनल लर्निंग, जर्नल ऑफ़ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (जेएआईआर), वॉल्यूम 45, पेज <ID2 संदर्भ कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी मशीन लर्निंग