Induktives Logisches Programmieren

Induktives Logisches Programmieren (ILP) ist ein maschinelles Lernverfahren, das darauf abzielt, aus Daten interpretierbare Regeln automatisch mit logischer Darstellung abzuleiten. Das Ziel des ILP besteht darin, logisches Schließen und statistisches Lernen zu kombinieren, um strukturierte Muster in den Daten zu entdecken und Hypothesen zu generieren, die auf neue Instanzen verallgemeinert werden können. Sein Kernvorteil liegt in der Fähigkeit, komplexe relationale Daten zu verarbeiten und durchsichtige, leicht verständliche Modelle bereitzustellen, die in der Wissensentdeckung, Data Mining und Expertensystemen weit verbreitet sind.