Statistical relational learning
புள்ளியியல் தொடர்புடைய கற்றல் (எஸ்ஆர்எல்) என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலின் ஒரு துணைப்பிரிவாகும், இது கள மாதிரிகளுடன் தொடர்புடையது, இது நிச்சயமற்ற தன்மை (புள்ளியியல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி கையாளப்படலாம்) மற்றும் சிக்கலான, தொடர்புடைய அமைப்பு ஆகிய இரண்டையும் வெளிப்படுத்துகிறது. எஸ்ஆர்எல் சில நேரங்களில் இலக்கியத்தில் ரிலேஷனல் மெஷின் லர்னிங் (ஆர்எம்எல்) என்று அழைக்கப்படுகிறது என்பதை நினைவில் கொள்க. பொதுவாக, எஸ். ஆர். எல். இல் உருவாக்கப்பட்ட அறிவு பிரதிநிதித்துவ சம்பிரதாயங்கள் ஒரு களத்தின் தொடர்புடைய பண்புகளை ஒரு பொதுவான முறையில் (உலகளாவிய அளவீடு) விவரிக்க முதல்-வரிசை தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன (ஒரு துணைக்குழு) மற்றும் நிச்சயமற்ற தன்மையை மாதிரியாக்குவதற்கு நிகழ்தகவு வரைகலை மாதிரிகளை (பேய்சியன் நெட்வொர்க்குகள் அல்லது மார்கோவ் நெட்வொர்க்குகள் போன்றவை) ஈர்க்கிறது; சில தூண்டல் தர்க்க நிரலாக்க முறைகளையும் உருவாக்குகின்றன. 1990களின் பிற்பகுதியில் இருந்து இந்தத் துறையில் குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்புகள் செய்யப்பட்டுள்ளன. மேலே உள்ள குணாதிசயத்திலிருந்து தெளிவாகத் தெரிகிறது, இந்தத் துறை கற்றல் அம்சங்களுடன் கண்டிப்பாக மட்டுப்படுத்தப்படவில்லை; இது பகுத்தறிவு (குறிப்பாக நிகழ்தகவு அனுமானம்) மற்றும் அறிவு பிரதிநிதித்துவத்துடன் சமமாக அக்கறை கொண்டுள்ளது. எனவே, புலத்தின் முக்கிய மையங்களைப் பிரதிபலிக்கும் மாற்று சொற்களில் புள்ளிவிவர உறவு கற்றல் மற்றும் பகுத்தறிவு (பகுத்தறிவின் முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துதல்) மற்றும் முதல்-வரிசை நிகழ்தகவு மொழிகள் (மாதிரிகள் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்படும் மொழிகளின் முக்கிய பண்புகளை வலியுறுத்துதல்) ஆகியவை அடங்கும். நியமனப் பணிகள் பல நியமனப் பணிகள் புள்ளியியல் தொடர்புடைய கற்றலுடன் தொடர்புடையவை, அவற்றில் மிகவும் பொதுவானவை. கூட்டு வகைப்பாடு, அதாவது. கொடுக்கப்பட்ட பொருட்களின் பண்புக்கூறுகள் மற்றும் அவற்றின் உறவுகள் இணைப்பு முன்கணிப்பு, அதாவது பல பொருட்களின் வகுப்பின் (ஒரே நேரத்தில்) முன்கணிப்பு. இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட பொருள்கள் தொடர்புடைய இணைப்பு அடிப்படையிலான கிளஸ்டரிங் என்பதைக் கணிப்பது, அதாவது. ஒத்த பொருட்களின் தொகுப்பு, ஒரு பொருளின் இணைப்புகளின் படி ஒற்றுமை தீர்மானிக்கப்படுகிறது, மற்றும் கூட்டு வடிகட்டுதல் தொடர்புடைய பணி, அதாவது. ஒரு நிறுவனத்திற்கு பொருத்தமான தகவல்களுக்கான வடிகட்டுதல் (ஒரு தகவலின் ஒரு பகுதி ஒரு நிறுவனத்திற்கு பொருத்தமானது என்று தெரிந்தால் அது ஒத்த நிறுவனத்திற்கு பொருத்தமானது என்று கருதப்படும்) சமூக வலைப்பின்னல் மாடலிங் பொருள் அடையாளம்/நிறுவனம் தீர்மானம்/பதிவு இணைப்பு, அதாவது. இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட தனித்தனி தரவுத்தளங்கள்/தரவுத்தொகுப்புகளில் சமமான உள்ளீடுகளை அடையாளம் காண்பது பிரதிநிதித்துவ சம்பிரதாயங்கள் எஸ். ஆர். எல். இல் உருவாக்கப்பட்ட பிரதிநிதித்துவ சம்பிரதாயங்களின் அடிப்படை வடிவமைப்பு இலக்குகளில் ஒன்று, உறுதியான நிறுவனங்களிலிருந்து சுருக்கமாக விலகி, அதற்கு பதிலாக உலகளவில் பொருந்தக்கூடிய பொதுவான கொள்கைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதாகும். இத்தகைய கொள்கைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்த எண்ணற்ற வழிகள் இருப்பதால், சமீபத்திய ஆண்டுகளில் பல பிரதிநிதித்துவ சம்பிரதாயங்கள் முன்மொழியப்பட்டுள்ளன. பின்வருவனவற்றில், மிகவும் பொதுவானவை சில அகர வரிசைப்படி பட்டியலிடப்பட்டுள்ளனஃ பேய்சியன் லாஜிக் புரோகிராம் பி. எல். ஓ. ஜி மாடல் லாஜிக் புரோகிராம் சிறுகுறிப்பு விலகல்களுடன் மார்கோவ் லாஜிக் நெட்வொர்க்குகள் மல்டி-என்டிட்டி பேய்சியன் நெட்வொர்க் ப்ராபபிலிஸ்டிக் ரிலேஷனல் மாடல்-ஒரு ப்ராபபிலிஸ்டிக் ரிலேஷனல் மாடல் (பி. ஆர். எம்) என்பது புள்ளிவிவர ரிலேஷனல் லர்னிங்கில் பேய்சியன் நெட்வொர்க்கின் எதிர்ப்பாகும். நிகழ்தகவு மென்மையான தர்க்கம் தொடர்ச்சியான சீரற்ற புலம் தொடர்புடைய பேய்சியன் நெட்வொர்க் உறவு சார்ந்த சார்பு நெட்வொர்க் உறவு மார்கோவ் நெட்வொர்க் உறவு கல்மான் வடிகட்டுதல் மேலும் காண்க அசோசியேஷன் விதி கற்றல் முறையான கருத்து பகுப்பாய்வு தெளிவற்ற தர்க்கம் இலக்கண தூண்டல் அறிவு வரைபடம் உட்பொதிக்கும் வளங்கள் பிரையன் மில்ச் மற்றும் ஸ்டூவர்ட் ஜே. ரஸ்ஸல்ஃ முதல்-வரிசை நிகழ்தகவு மொழிகள்ஃ அறியப்படாத, தூண்டல் தர்க்க நிரலாக்கத்திற்குள், கணினி அறிவியலில் விரிவுரை குறிப்புகளின் தொகுதி 4455, பக்கம் 10-24. ஸ்ப்ரிங்கர், 2006 ரோட்ரிகோ டி சால்வோ பிராஸ், இயால் அமீர் மற்றும் டான் ரோத்ஃ முதல்-ஆர்டர் நிகழ்தகவு மாதிரிகள், பேய்சியன் நெட்வொர்க்குகளில் புதுமைகள் பற்றிய ஒரு கணக்கெடுப்பு, தொகுதி 156 கணினி நுண்ணறிவில் ஆய்வுகள், ஸ்ப்ரிங்கர், 2008 ஹசன் கோஸ்ராவி மற்றும் பஹாரேஹ் பினாஃ புள்ளிவிவர உறவு கற்றல் குறித்த ஒரு கணக்கெடுப்பு, செயற்கை நுண்ணறிவில் முன்னேற்றங்கள், கணினி அறிவியலில் சொற்பொழிவுகள், தொகுதி 6085/2010,256-268, ஸ்ப்ரிங்கர், 2010 ரியான் ஏ. ரோஸி, லூக் கே. மெக்டொவல், டேவிட் டபிள்யூ. ஆஹா, மற்றும் ஜெனிபர் நெவில்லேஃ புள்ளியியல் உறவு கற்றலுக்கான வரைபட தரவை மாற்றுதல், செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சி இதழ் (ஜேஏஐஆர்), தொகுதி 45, பக்கம் <ஐடி 2 குறிப்புகள் கணக்கீட்டு புள்ளிவிவரங்கள் இயந்திர கற்றல்