Concepts associés (5)
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Induction (logique)
L'induction est historiquement le nom utilisé pour signifier un genre de raisonnement qui se propose de chercher des lois générales à partir de l'observation de faits particuliers, sur une base probabiliste. Remarque : Bien qu'associée dans le titre de cet article à la logique, la présentation qui suit correspond surtout à la notion bayésienne, utilisée consciemment ou non, de l'induction.
Statistical relational learning
Statistical relational learning (SRL) is a subdiscipline of artificial intelligence and machine learning that is concerned with domain models that exhibit both uncertainty (which can be dealt with using statistical methods) and complex, relational structure. Note that SRL is sometimes called Relational Machine Learning (RML) in the literature.
Prolog
Prolog est un langage de programmation logique. Le nom Prolog est un acronyme de PROgrammation en LOGique. Il a été créé par Alain Colmerauer et Philippe Roussel vers 1972 à Luminy, Marseille. Le but était de créer un langage de programmation où seraient définies les règles logiques attendues d'une solution et de laisser le compilateur la transformer en séquence d'instructions. L'un des gains attendus était une facilité accrue de maintenance des applications, l'ajout ou la suppression de règles au cours du temps n'obligeant pas à réexaminer toutes les autres.
Programmation logique
La programmation logique est une forme de programmation qui définit les applications à l'aide : d'une base de faits : ensemble de faits élémentaires concernant le domaine visé par l'application, d'une base de règles : règles de logique associant des conséquences plus ou moins directes à ces faits, d'un moteur d'inférence (ou démonstrateur de théorème ) : exploite ces faits et ces règles en réaction à une question ou requête. Cette approche se révèle beaucoup plus souple que la définition d'une succession d'instructions que l'ordinateur exécuterait.

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