誘導論理プログラミング

インダクティブ論理プログラミング（ILP）は、データから自動的に解釈可能な規則を導き出すための機械学習手法です。ILPの目的は、論理的推論と統計的学習を組み合わせて、データ内の構造化されたパターンを発見し、新しい事例に一般化できる仮説を生成することです。ILPの主な利点は、複雑な関係データを処理できることにあり、透明性が高く簡単に理解できるモデルを提供します。この手法は、知識発見、データマイニング、専門家システムなどに広く応用されています。