Programmation logique inductive(ILP) est une méthode d'apprentissage de règles symboliques qui introduit l'imbrication de fonctions et d'expressions logiques dans l'apprentissage de règles du premier ordre et utilise la logique du premier ordre comme langage d'expression.

L’ILP permet aux systèmes d’apprentissage automatique d’avoir des capacités expressives plus puissantes. En même temps, il peut être considéré comme une application de l’apprentissage automatique, principalement utilisée pour résoudre l’induction de programmes logiques basés sur des connaissances de base. Les règles pertinentes peuvent être directement utilisées par des langages de programmation logique tels que PROLOG.

L'architecture de conception liée à l'ILP est la suivante :

Exemples positifs + Exemples négatifs + Connaissances de base ⇒ Hypothèse

Le modèle appris par ILP est basé sur les règles symboliques de la logique du premier ordre plutôt que sur un modèle de boîte noire incompréhensible. Le modèle appris peut être basé sur la relation entre les individus plutôt que de simplement prédire l’étiquette de l’individu.

Références

【1】Programmation logique inductive (blog personnel)

【2】Un aperçu de la programmation logique inductive