Objectif
The general aim of ILP is to develop theories, techniques and applications of inductive learning from observations and background knowledge in a first order logical framework. This project aims at continuing the ILP 1 project in which several significant research results have been obtained. To close the gap between conceptual work and applications, the consortium has identified four key areas where ILP technology has great potential. These areas are (1) natural language processing, (2) data mining and discovery, (3) design and configuration, and (4) data-base design. End-users active in these areas have been united in a users club and collaborate in the project by providing relevant test data. Based on an analysis of these four application domains, 14 scientific problems in need of substantial progress have been identified and organized around 4 themes:
- Background knowledge / Techniques are needed that:
-can handle large numbers of background predicates (Relevance),
-can update theories structured in many levels (Revision),
-can carry out predicate invention in deep-structured theories (Invention)
- Complex Hypotheses / Techniques are needed that:
-can learn deep structured theories and optimise the choice of a set of clauses for a single predicate (Multi-Clause),
-can handle long chains of relevant literals, connected by shared variables (Deep),
-can better handle recursive hypotheses (Recursion),
-can search efficiently in the presence of structural concepts expressed in complex clauses (Structure).
- Built-in semantics / Techniques are needed that:
-better handle numbers (Numbers),
-can express probabilistic constraints and definitions (Probabilities),
-can learn and use constraints (Constraints),
-work more efficiently through the use of built-in predicates and algorithms (Built-in).
- Sampling issues / Techniques are needed that:
-can learn from large data sets (Large Data),
-can learn from small data sets (Small Data), and
-offer some reliability guarantees (Reliability).
The main methodology applied will be 1) to study the scientific problem starting from given application domains and data (provided by the end-user club), 2) to generalize away from the application, 3) to develop theory, techniques and implementations to cope with a specific problem, 4) to evaluate the developed framework on the application domains and data, and 5) to use the obtained feedback to re-iterate if necessary.
Inductive logic programming (ILP) is a research area lying at the intersection of inductive machine learning and logic programming.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information bases de données
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données traitement du langage naturel
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données exploration de données
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Données non disponibles
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Coordinateur
3000 LEUVEN
Belgique
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.