Titolo originale:
INFERENCE & LEARNING SYSTEMS FOR UNCERTA
Contenuto del libro:
Con l'avvento del Semantic Web, che fa uso di formalismi basati sulle Logiche di Descrizione (DL) per la rappresentazione della conoscenza, è diventato sempre più importante affrontare il problema della gestione delle informazioni incerte.
L'obiettivo principale di questo libro è proporre algoritmi di inferenza e di apprendimento (distribuito) per i programmi logici probabilistici (PLP) e le logiche di descrizione probabilistiche (PDL). Inoltre, vengono presentate due applicazioni web: cplint su SWISH e TRILL su SWISH che permettono, con un semplice browser web, di eseguire inferenze rispettivamente su PLP e PDL. Il libro fornisce le linee guida per l'utilizzo di tutti questi sistemi.
Il libro è autocontenuto e procede dai concetti più elementari della logica del primo ordine fino alle questioni più avanzate dell'apprendimento statistico relazionale. È strutturato in modo tale da interessare sia i principianti sia gli esperti che desiderano conoscere lo stato dell'arte dei sistemi di inferenza e di apprendimento per le logiche probabilistiche.
