Transferring ILP techniques to statistical relational learning
Project goals
Statistical relational learning (SRL) is a framework which encompasses methods combining statistical machine learning with first order logic. In recent years, SRL has experienced a rapid increase of interest devoted to it from both the statistical learning community and ILP community. Interestingly, very much effort has been put into probabilistic inference in SRL whereas considerably smaller effort has been invested into improving clause search in SRL. In fact, even the very basic questions concerning clause search in SRL has not been resolved or sometimes even touched yet. For example, to date, there have been no SRL counterparts of notions like reducibility and redundancy. Furthermore, there has been no progress at all in developing methods that might allow to learn SRL models in a bottom-up fashion or in developing randomized methods. We aim to fill these holes by the proposed project in which we propose to import techniques from ILP to SRL.
Keywords
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 14 (SGA02011GA-ST)
Main participants
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
P103-11-2170
Alternative language
Project name in Czech
Převod ILP technik do statistického relačního učení
Annotation in Czech
Statistické relační učení (SRL) je přístup ke strojovému učení, jehož charakteristickým principem je kombinování metod statistického strojového učení s logikou prvního řádu. V posledních letech zažilo SRL značný nárůst zájmu jak ze strany komunity zabývající se statistickým strojovým učením, tak ze strany komunity zabývající se induktivním logickým programováním (ILP). Zatímco značné úsilí bylo věnováno optimalizaci pravděpodobnostní inference v SRL, mnohem méně jej bylo věnováno úsilí o zefektivnění procesu hledání vhodných formulí. Ve skutečnosti zatím nebyly do SRL uspokojivě zavedeny ani nejzákladnější pojmy, jako je redukovatelnost nebo redundance formulí. Kromě toho se zatím nikdo nezabýval metodami učícími se pomocí zobecňování příliš složitých klauzulí (bottom-up přístup) nebo randomizovanými učícími se metodami. Navrhovaný projekt si klade za cíl učinit první krok k efektivnímu SRL pomocí importování technik z ILP.
Scientific branches
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The project ported several important techniques of inductive logic programming to the paradigms of statistical relational learning, and experimentally proved their usefulness in the domain of statistical relational learning. The publication outputs of this 2-year low-cost project are 4 conference and 1 impacted journal papers.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2011
Realization period - end
Apr 15, 2014
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 1, 2014
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP15-GA0-GA-U/01:2
Data delivery date
Sep 30, 2017
Finance
Total approved costs
910 thou. CZK
Public financial support
910 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
910 CZK thou.
Public support
910 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
JD - Use of computers, robotics and its application
Solution period
01. 01. 2011 - 15. 04. 2014