Induktives LernenEs handelt sich um eine Methode des maschinellen Lernens, die üblicherweise für symbolisches Lernen verwendet wird. Es fasst im Wesentlichen eine Konzeptbeschreibung aus einer Reihe bekannter positiver und negativer Beispiele zu einem Konzept zusammen.

Durch induktives Lernen können neue Konzepte erworben, neue Regeln erstellt und neue Theorien entdeckt werden. Seine allgemeinen Operationen sind Generalisierung und Spezialisierung. Unter Generalisierung versteht man die Erweiterung der semantischen Informationen einer Hypothese, sodass sie mehr positive Beispiele für die Verwendung in mehr Situationen enthalten kann. Spezialisierung dient dazu, den Anwendungsbereich von Konzeptbeschreibungen einzuschränken.

Induktives Lernen zielt darauf ab, allgemeine Beurteilungsregeln und Muster aus Datenerfahrungen zusammenzufassen und zu extrahieren, was als Lernmethode angesehen werden kann, um aus Sonderfällen allgemeine Regeln abzuleiten.