귀납적 논리 프로그래밍

Inductive Logic Programming (ILP)는 데이터에서 논리적 표현을 사용하여 해석 가능한 규칙을 자동으로 도출하는 머신 러닝 접근 방식입니다. ILP의 목표는 논리적 추론과 통계적 학습을 결합하여 데이터에서 구조화된 패턴을 발견하고 새로운 인스턴스에 일반화할 수 있는 가설을 생성하는 것입니다. 이 방법의 핵심 장점은 복잡한 관계형 데이터를 처리할 수 있으며, 투명하고 쉽게 이해할 수 있는 모델을 제공한다는 점입니다. 이러한 특성 덕분에 ILP는 지식 발굴, 데이터 마이닝, 전문가 시스템 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다.