Statistical relational learning
شماریاتی ریلیشنل لرننگ (ایس آر ایل) مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کا ایک ذیلی شعبہ ہے جس کا تعلق ڈومین ماڈل سے ہے جو غیر یقینی صورتحال (جس سے شماریاتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے نمٹا جا سکتا ہے) اور پیچیدہ، ریلیشنل ڈھانچہ دونوں کو ظاہر کرتا ہے۔ نوٹ کریں کہ ایس آر ایل کو بعض اوقات ادب میں ریلیشنل مشین لرننگ (آر ایم ایل) کہا جاتا ہے۔ عام طور پر، ایس آر ایل میں تیار کردہ علم کی نمائندگی کے ضابطے کسی ڈومین کی رشتہ دار خصوصیات کو عمومی انداز (عالمگیر مقدار) میں بیان کرنے کے لیے فرسٹ آرڈر منطق (کا ایک ذیلی سیٹ) کا استعمال کرتے ہیں اور غیر یقینی صورتحال کا نمونہ بنانے کے لیے ممکنہ گرافیکل ماڈلز (جیسے بایسیئن نیٹ ورک یا مارکوف نیٹ ورک) کو کھینچتے ہیں۔ کچھ انڈکٹو منطق پروگرامنگ کے طریقوں پر بھی تعمیر کرتے ہیں۔ 1990 کی دہائی کے آخر سے اس میدان میں اہم تعاون کیا گیا ہے۔ جیسا کہ اوپر کی خصوصیت سے ظاہر ہوتا ہے، یہ شعبہ سیکھنے کے پہلوؤں تک سختی سے محدود نہیں ہے۔ اس کا تعلق استدلال (خاص طور پر ممکنہ تخمینہ) اور علم کی نمائندگی سے بھی ہے۔ لہذا، متبادل اصطلاحات جو میدان کے اہم فوکیوں کی عکاسی کرتی ہیں ان میں شماریاتی رشتہ دار سیکھنا اور استدلال (استدلال کی اہمیت پر زور دینا) اور پہلے درجے کی ممکنہ زبانیں (ان زبانوں کی کلیدی خصوصیات پر زور دینا جن کے ساتھ نمونوں کی نمائندگی کی جاتی ہے) شامل ہیں۔ کینونکل ٹاسک متعدد کینونکل ٹاسک شماریاتی ریلیشنل لرننگ سے وابستہ ہیں، جن میں سب سے عام ہیں۔ اجتماعی درجہ بندی، یعنی کئی اشیاء کی کلاس کی (بیک وقت) پیشن گوئی دی گئی اشیاء کی صفات اور ان کے تعلقات لنک پیشن گوئی، یعنی۔ پیش گوئی کرنا کہ آیا دو یا زیادہ اشیاء متعلقہ لنک پر مبنی کلسٹرنگ ہیں یا نہیں، یعنی۔ اسی طرح کی اشیاء کی گروہ بندی، جہاں مماثلت کا تعین کسی شے کے لنکس کے مطابق کیا جاتا ہے، اور باہمی تعاون سے فلٹر کرنے کا متعلقہ کام، یعنی۔ ایسی معلومات کے لیے فلٹرنگ جو کسی وجود سے متعلق ہو (جہاں معلومات کا ایک ٹکڑا کسی وجود سے متعلق سمجھا جاتا ہے اگر اسے اسی طرح کے وجود سے متعلق جانا جاتا ہے) سوشل نیٹ ورک ماڈلنگ آبجیکٹ کی شناخت/وجود کے حل/ریکارڈ لنکج، یعنی۔ دو یا زیادہ الگ الگ ڈیٹا بیس/ڈیٹا سیٹس میں مساوی اندراجات کی شناخت نمائندگی کی رسمی کارروائیاں ایس آر ایل میں تیار کردہ نمائندگی کی رسمی کارروائیوں کے بنیادی ڈیزائن اہداف میں سے ایک ٹھوس اداروں سے خلاصہ کرنا اور اس کے بجائے عام اصولوں کی نمائندگی کرنا ہے جن کا مقصد عالمی طور پر قابل اطلاق ہونا ہے۔ چونکہ ایسے بے شمار طریقے ہیں جن میں اس طرح کے اصولوں کی نمائندگی کی جا سکتی ہے، حالیہ برسوں میں نمائندگی کی بہت سی رسمی تجاویز پیش کی گئی ہیں۔ مندرجہ ذیل میں، کچھ زیادہ عام حروف تہجی کی ترتیب میں درج ہیں: بیسیائی منطق پروگرام BLOG ماڈل منطق پروگرام تشریح شدہ اختلاط کے ساتھ مارکوف منطق نیٹ ورک ملٹی اینٹیٹی بیسیائی نیٹ ورک امکانی رشتہ دار ماڈل-ایک امکانی رشتہ دار ماڈل (PRM) شماریاتی رشتہ دار سیکھنے میں بیسیائی نیٹ ورک کا ہم منصب ہے۔ ممکنہ سافٹ منطق ریکرسو بے ترتیب فیلڈ ریلیشنل بیسیئن نیٹ ورک ریلیشنل مارکوف نیٹ ورک ریلیشنل کالمین فلٹرینگ بھی دیکھیں ایسوسی ایشن رول لرننگ رسمی تصور تجزیہ فزی منطق گرامر انڈکشن نالج گراف ایمبیڈنگ ریسورسز برائن ملچ، اور اسٹیورٹ جے رسل: فرسٹ آرڈر پروبیبلسٹک لینگویجز: انٹو دی نامعلوم، انڈکٹو لاجک پروگرامنگ، کمپیوٹر سائنس میں لیکچر نوٹس کا حجم 4455، صفحہ 10-24۔ سپرنگر، 2006 روڈریگو ڈی سالوو بریز، ایال عامر، اور ڈین روتھ: اے سروے آف فرسٹ آرڈر پروبیبلسٹک ماڈلز، انوویشنز ان بیسیئن نیٹ ورکس، والیوم 156 آف اسٹڈیز ان کمپیوٹیشنل انٹیلی جنس، سپرنگر، 2008 حسن خسرووی اور بہاریہ بینا: ا سروے آن اسٹیٹیسٹیکل ریلیشنل لرننگ، ایڈوانسز ان آرٹیفیشل انٹیلی جنس، لیکچر نوٹس ان کمپیوٹر سائنس، والیوم 6085/2010، 256-268، سپرنگر، 2010 ریان اے روسی، لیوک کے میک ڈویل، ڈیوڈ ڈبلیو آہا، اور جینیفر نیویل: ٹرانسفارمنگ گراف ڈیٹا فار اسٹیٹسٹیکل ریلیشنل لرننگ، جرنل آف آرٹیفیشل انٹیلی جنس ریسرچ (جے اے آئی آر)، والیوم 45، پیج <ID2 حوالہ جات کمپیوٹیشنل شماریات مشین لرننگ