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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Synthesising Inductive Data Models

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Learning Linear Programs from Data

Auteurs: Elias Arnold Schede, Samuel Kolb,Stefano Teso
Publié dans: 2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2020, ISBN 978-1-7281-3798-8
Éditeur: IEEE

DeepStochLog: Neural Stochastic Logic Programming

Auteurs: Thomas Winters, Giuseppe Marra, Robin Manhaeve, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2022
Éditeur: AAAI press

Learning MAX-SAT from Contextual Examples for Combinatorial Optimisation

Auteurs: Mohit Kumar, Samuel Kolb, Stefano Teso, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro 34(04), 2020, Page(s) 4493-4500, ISBN 978-1-57735-835-0
Éditeur: AAAI

Democratizing Constraint Satisfaction Problems through Machine Learning

Auteurs: Kumar, Mohit; Kolb, Samuel; Gautrais, Clement; De Raedt, Luc
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro Vol. 35, iss. 18, 2021, Page(s) 16057 - 16059, ISBN 978-1-57735-866-4
Éditeur: AAAI Press

Toward Faithful Explanatory Active Learning with Self-explainable Neural Nets

Auteurs: Teso, Stefano
Publié dans: Proceedings of the Workshop on Interactive Adaptive Learning (IAL 2019), Numéro 17, 2019, Page(s) 4 - 16
Éditeur: CEUR Workshop Proceedings

An Automated Engineering Assistant: Learning Parsers for Technical Drawings

Auteurs: Dries Van Daele, Nicholas Decleyre, Herman Dubois, Wannes Meert,
Publié dans: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro abs/1909.08552, 2021
Éditeur: AAAI Press

SpLyCI: Integrating Spreadsheets by Recognising and Solving Layout Constraints (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dirko Coetsee, Steve Kroon, McElory Hoffmann, Luc De Raedt
Publié dans: Advances in Intelligent Data Analysis XIX - 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26–28, 2021, Proceedings, Numéro 12695, 2021, Page(s) 402-413, ISBN 978-3-030-74250-8
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-74251-5_32

Ordering Variables for Weighted Model Integration

Auteurs: Vincent Derkinderen, Evert Heylen, Pedro Zuidberg Dos Martires, Samuel Kolb, Luc Raedt
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Numéro 124, 2020, Page(s) 879 - 888
Éditeur: MLR Press

Widening for MDL-Based Retail Signature Discovery (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Clément Gautrais, Peggy Cellier, Matthijs van Leeuwen, Alexandre Termier
Publié dans: Advances in Intelligent Data Analysis XVIII - 18th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2020, Konstanz, Germany, April 27–29, 2020, Proceedings, Numéro 12080, 2020, Page(s) 197-209, ISBN 978-3-030-44583-6
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-44584-3_16

Domain-Lifted Sampling for Universal Two-Variable Logic and Extensions

Auteurs: Yuanhong Wang, Timothy van Bremen, Yuyi Wang, Ondrej Kuzelka
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2022
Éditeur: AAAI press

Hybrid probabilistic inference with logical and algebraic constraints: a survey (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Paolo Morettin, Pedro Zuidberg Dos Martires, Samuel Kolb, Andrea Passerini
Publié dans: Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2021, Page(s) 4533-4542, ISBN 978-0-9992411-9-6
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence
DOI: 10.24963/ijcai.2021/617

Context-Specific Likelihood Weighting

Auteurs: Nitesh Kumar, Ondrej Kuzelka
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research from the 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2021
Éditeur: MLresearch Press

Transforming Probabilistic Programs into Algebraic Circuits for Inference and Learning

Auteurs: Pedro Miguel Zuidberg Dos Martires, Vincent Derkinderen, Robin Manhaeve, Wannes Meert, Angelika Kimmig, Luc De Raedt
Publié dans: Program Transformations for Machine Learning Workshop at NeurIPS, 2019
Éditeur: OpenReview.net

Anomaly Detection for CERN Beam Transfer Installations Using Machine Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dewitte, Thiebout; Meert, Wannes; Van Wolputte, Elia; Van Trappen, Pieter
Publié dans: International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems (17th), 2019, Page(s) 1066-1070, ISBN 978-3-95450-209-7
Éditeur: JACoW Publishing
DOI: 10.18429/jacow-icalepcs2019-wempr010

Co-creating Platformer Levels with Constrained Adversarial Networks

Auteurs: Paolo Morettin, Andrea Passerini, Stefano Teso
Publié dans: Proceedings of the 2nd Workshop on Human-AI Co-Creation with Generative, 2021
Éditeur: CEUR Workshop Proceedings

From Statistical Relational to Neuro-Symbolic Artificial Intelligence

Auteurs: Luc De Raedt, Sebastijan Dumancic, Robin Manhaeve, Giuseppe Marra
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2020, Page(s) 4943-4950, ISBN 978-0-9992411-6-5
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence

avatar—Automated Feature Wrangling for Machine Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gust Verbruggen, Elia Van Wolputte, Sebastijan Dumančić, Luc De Raedt
Publié dans: Advances in Intelligent Data Analysis XIX - 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26–28, 2021, Proceedings, Numéro 12695, 2021, Page(s) 235-247, ISBN 978-3-030-74250-8
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-74251-5_19

Missing Value Imputation with MERCS: A Faster Alternative to MissForest (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Elia Van Wolputte, Hendrik Blockeel
Publié dans: Discovery Science - 23rd International Conference, DS 2020, Thessaloniki, Greece, October 19–21, 2020, Proceedings, Numéro 12323, 2020, Page(s) 502-516, ISBN 978-3-030-61526-0
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-61527-7_33

Muppets: Multipurpose Table Segmentation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gust Verbruggen, Lidia Contreras-Ochando, Cèsar Ferri, José Hernández-Orallo, Luc De Raedt
Publié dans: Advances in Intelligent Data Analysis XIX - 19th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2021, Porto, Portugal, April 26–28, 2021, Proceedings, Numéro 12695, 2021, Page(s) 389-401, ISBN 978-3-030-74250-8
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-74251-5_31

Inference and Learning with Model Uncertainty in Probabilistic Logic Programs

Auteurs: Victor Verreet, Vincent Derkinderen, Pedro Zuidberg Dos Martires, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2022
Éditeur: AAAI press

Approximate Inference for Neural Probabilistic Logic Programming (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Robin Manhaeve, Giuseppe Marra, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the 18th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2021, Page(s) 475–486, ISBN 978-1-956792-99-7
Éditeur: IJCAI Organization
DOI: 10.24963/kr.2021/45

TaCLe - Learning Constraints in Tabular Data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sergey Paramonov, Samuel Kolb, Tias Guns, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '17, 2017, Page(s) 2511-2514, ISBN 9781-450349185
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3132847.3133193

MERCS: Multi-directional Ensembles of Regression and Classification Trees

Auteurs: Elia Van Wolputte, Evgeniya Korneva, Hendrik Blockeel
Publié dans: Proceedings Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018
Éditeur: AAAI Press

Learning constraints from examples

Auteurs: Luc De Raedt, Andrea Passerini, Stefano Teso
Publié dans: Proceedings Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018
Éditeur: AAAI Press

Constructive Preference Elicitation over Hybrid Combinatorial Spaces

Auteurs: Paolo Dragone, Stefano Teso, Andrea Passerini
Publié dans: Proceedings Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018
Éditeur: AAAI Press

Decomposition strategies for constructive preference elicitation

Auteurs: Paolo Dragone, Stefano Teso, Mohit Kumar, Andrea Passerini
Publié dans: Proceedings Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018
Éditeur: AAAI press

Constructive Preference Elicitation for Multiple Users with Setwise Max-margin

Auteurs: Stefano Teso, Andrea Passerini, Paolo Viappiani
Publié dans:  Algorithmic Decision Theory. ADT 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10576., 2017, Page(s) 3-17
Éditeur: Springer

Sketched Answer Set Programming (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sergey Paramonov, Christian Bessiere, Anton Dries, Luc De Raedt
Publié dans: 2018 IEEE 30th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2018, Page(s) 694-701, ISBN 978-1-5386-7449-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ictai.2018.00110

Towards Resource-Efficient Classifiers for Always-On Monitoring (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jonas Vlasselaer, Wannes Meert, Marian Verhelst
Publié dans: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10–14, 2018, Proceedings, Part III, Numéro 11053, 2019, Page(s) 305-321, ISBN 978-3-030-10996-7
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-10997-4_19

COBRAS: Interactive Clustering with Pairwise Queries (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Toon Van Craenendonck, Sebastijan Dumančić, Elia Van Wolputte, Hendrik Blockeel
Publié dans: Advances in Intelligent Data Analysis XVII - 17th International Symposium, IDA 2018, ’s-Hertogenbosch, The Netherlands, October 24–26, 2018, Proceedings, Numéro 11191, 2018, Page(s) 353-366, ISBN 978-3-030-01767-5
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-01768-2_29

Automatically Wrangling Spreadsheets into Machine Learning Data Formats (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gust Verbruggen, Luc De Raedt
Publié dans: Advances in Intelligent Data Analysis XVII - 17th International Symposium, IDA 2018, ’s-Hertogenbosch, The Netherlands, October 24–26, 2018, Proceedings, Numéro 11191, 2018, Page(s) 367-379, ISBN 978-3-030-01767-5
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-01768-2_30

Learning SMT(LRA) Constraints using SMT Solvers (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Samuel Kolb, Stefano Teso, Andrea Passerini, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018, Page(s) 2333-2340, ISBN 9780-999241127
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2018/323

Elements of an Automatic Data Scientist (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Luc De Raedt, Hendrik Blockeel, Samuel Kolb, Stefano Teso, Gust Verbruggen
Publié dans: Advances in Intelligent Data Analysis XVII - 17th International Symposium, IDA 2018, ’s-Hertogenbosch, The Netherlands, October 24–26, 2018, Proceedings, Numéro 11191, 2018, Page(s) 3-14, ISBN 978-3-030-01767-5
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-01768-2_1

Exact and Approximate Weighted Model Integration with Probability Density Functions Using Knowledge

Auteurs: Pedro Miguel Zuidberg Dos Martires, Anton Dries, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2019
Éditeur: AAAI Press

Automating Layout Synthesis with Constructive Preference Elicitation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Luca Erculiani, Paolo Dragone, Stefano Teso, Andrea Passerini
Publié dans: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10–14, 2018, Proceedings, Part III, Numéro 11053, 2019, Page(s) 254-270, ISBN 978-3-030-10996-7
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-10997-4_16

Explanatory Interactive Machine Learning

Auteurs: Stefano Teso, Kristian Kersting
Publié dans: Proceedings of AAAI/ACM Conference on Artificial Intelligence, Ethics and Society 2019, 2019
Éditeur: AAAI Press

Generic mining of condensed pattern representations under constraints

Auteurs: Sergey Paramonov, Tao Chen, Tias Guns
Publié dans: YSIP2 – Proceedings of the Second Young Scientist's International Workshop on Trends in Information Processing, Numéro Vol. 1837, 2017, Page(s) 168-177
Éditeur: CEUR

Pyconstruct: Constraint Programming Meets Structured Prediction (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Paolo Dragone, Stefano Teso, Andrea Passerini
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018, Page(s) 5823-5825, ISBN 9780-999241127
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2018/850

Scalable Rule Learning in Probabilistic Knowledge Bases

Auteurs: Arcchit Jain; Tal Friedman; Ondrej Kuzelka; Guy Van den Broeck; Luc De Raedt
Publié dans: Automated Knowledge Base Construction, 2019
Éditeur: University of Massachusetts Amherst

Acquiring Integer Programs from Data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mohit Kumar, Stefano Teso, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019, Page(s) 1130-1136, ISBN 978-0-9992411-4-1
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2019/158

The pywmi Framework and Toolbox for Probabilistic Inference using Weighted Model Integration (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Samuel Kolb, Paolo Morettin, Pedro Zuidberg Dos Martires, Francesco Sommavilla, Andrea Passerini, Roberto Sebastiani, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019, Page(s) 6530-6532, ISBN 978-0-9992411-4-1
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2019/946

How to Exploit Structure while Solving Weighted Model Integration Problems

Auteurs: Pedro Miguel Zuidberg Dos Martires, Samuel Kolb, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Fifth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 2019
Éditeur: AUAI

Generalized Chronicles for Temporal Sequence Classification (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Yann Dauxais, Thomas Guyet
Publié dans: Advanced Analytics and Learning on Temporal Data - 5th ECML PKDD Workshop, AALTD 2020, Ghent, Belgium, September 18, 2020, Revised Selected Papers, Numéro 12588, 2020, Page(s) 30-45, ISBN 978-3-030-65741-3
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-65742-0_3

Learning Weighted Model Integration Distributions

Auteurs: Paolo Morettin, Samuel Kolb, Stefano Teso, Andrea Passerini
Publié dans: Proceedings of the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2020, Page(s) 5224-5231
Éditeur: AAAI press

Automating Personnel Rostering by Learning Constraints Using Tensors (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mohit Kumar, Stefano Teso, Patrick De Causmaecker, Luc De Raedt
Publié dans: 2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Numéro Vol. abs/1805.11375, 2019, Page(s) 697-704, ISBN 978-1-7281-3798-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ictai.2019.00102

The Effect of Hyperparameter Tuning on the Comparative Evaluation of Unsupervised Anomaly Detection Methods

Auteurs: Soenen, Jonas; Van Wolputte, Elia; Perini, Lorenzo; Vercruyssen, Vincent; Meert, Wannes; Davis, Jesse; Blockeel, Hendrik
Publié dans: Proceedings of the KDD'21 Workshop on Outlier Detection and Description, 2021
Éditeur: Outlier Detection and Description Organising Committee

VisualSynth: Democratizing Data Science in Spreadsheets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Clément Gautrais, Yann Dauxais, Samuel Kolb, Arcchit Jain, Mohit Kumar, Stefano Teso, Elia Van Wolputte, Gust Verbruggen, Luc De Raedt
Publié dans: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science and Demo Track - European Conference, ECML PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings, Part V, Numéro 12461, 2021, Page(s) 550-554, ISBN 978-3-030-67669-8
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-67670-4_37

Ontology-Mediated Queries over Probabilistic Data via Probabilistic Logic Programming (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Timothy van Bremen, Anton Dries, Jean Christoph Jung
Publié dans: Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2019, Page(s) 2437-2440, ISBN 9781450369763
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3357384.3358168

Learning CNF Theories Using MDL and Predicate Invention (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Arcchit Jain; Clément Gautrais; Angelika Kimmig; Luc De Raedt; Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence, Numéro 10, 2021, Page(s) 2599-2605, ISBN 978-0-9992411-9-6
Éditeur: International Joint Conferences on Artificial Intelligence
DOI: 10.24963/ijcai.2021/358

Algebraic Circuits for Decision Theoretic Inference and Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Vincent Derkinderen, Luc De Raedt
Publié dans: Proceedings of the 24th European Conference on Artificial Intelligence, Numéro 325, 2020, Page(s) 2569 - 2576, ISBN 978-1-64368-100-9
Éditeur: IOS Press
DOI: 10.3233/faia200392

SandSlide: Automatic Slideshow Normalization (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sieben Bocklandt, Gust Verbruggen,Thomas Winters
Publié dans: Proceedings of the 2021 16th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Numéro Lecture Notes in Computer Science, vol 12822, 2021, Page(s) 445–461, ISBN 978-3-030-86331-9
Éditeur: SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING AG
DOI: 10.1007/978-3-030-86331-9_29

Probabilistic Inference with Algebraic Constraints: Theoretical Limits and Practical Approximations

Auteurs: Zhe Zeng, Paolo Morettin, Fanqi Yan, Antonio Vergari, Guy Van den Broeck
Publié dans: Advances in neural information processing systems, Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020
Éditeur: Curran Associates

Neural Markov Logic Networks

Auteurs: Giuseppe Marra, Ondřej Kuželka
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR), Numéro Vol.161, 2021, Page(s) 908-917
Éditeur: Machine Learning Research (PMLR

SynthLog: A Language for Synthesising Inductive Data Models (Extended Abstract)

Auteurs: Yann Dauxais, Clément Gautrais, Anton Dries, Arcchit Jain, Samuel Kolb, Mohit Kumar, Stefano Teso, Elia Van Wolputte, Gust Verbruggen, Luc De Raedt
Publié dans: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, Numéro Vol. 1167, 2019, Page(s) 102 - 110, ISBN 978-3-030-43822-7
Éditeur: Springer International Publishing

Efficient Generation of Structured Objects with Constrained Adversarial Networks

Auteurs: Luca Di Liello, Pierfrancesco Ardino, Jacopo Gobbi, Paolo Morettin, Stefano Teso, Andrea Passerini
Publié dans: Advances in neural information processing systems, Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numéro abs/2007.13197, 2020
Éditeur: Curran Associates

Semiring programming: A semantic framework for generalized sum product problems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Vaishak Belle, Luc De Raedt
Publié dans: International Journal of Approximate Reasoning, Numéro 126, 2020, Page(s) 181-201, ISSN 0888-613X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ijar.2020.08.001

Learning Distributional Programs for Relational Autocompletion (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nitesh Kumar; Ondrej Kuzelka; Luc De Raedt
Publié dans: Theory and Practice of Logic Programming, Numéro Vol.22, issue 1, 2021, Page(s) 81 - 114, ISSN 1471-0684
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/s1471068421000144

Neural probabilistic logic programming in DeepProbLog (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Robin Manhaeve, Sebastijan Dumančić, Angelika Kimmig, Thomas Demeester, Luc De Raedt
Publié dans: Artificial Intelligence, Numéro 298, 2021, Page(s) 103504, ISSN 0004-3702
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artint.2021.103504

Constructive Preference Elicitation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Paolo Dragone, Stefano Teso, Andrea Passerini
Publié dans: Frontiers in Robotics and AI, Numéro 4, 2018, ISSN 2296-9144
Éditeur: Frontiers
DOI: 10.3389/frobt.2017.00071

Learning constraints in spreadsheets and tabular data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Samuel Kolb, Sergey Paramonov, Tias Guns, Luc De Raedt
Publié dans: Machine Learning, Numéro 106/9-10, 2017, Page(s) 1441-1468, ISSN 0885-6125
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-017-5640-x

Declarative data analysis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Hendrik Blockeel
Publié dans: International Journal of Data Science and Analytics, Numéro volume 6/3, 2017, Page(s) 217-223, ISSN 2364-415X
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/s41060-017-0081-y

Combining learning and constraints for genome-wide protein annotation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Stefano Teso, Luca Masera, Michelangelo Diligenti, Andrea Passerini
Publié dans: BMC Bioinformatics, Numéro 20/1, 2019, ISSN 1471-2105
Éditeur: BioMed Central
DOI: 10.1186/s12859-019-2875-5

Predictive spreadsheet autocompletion with constraints (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Samuel Kolb, Stefano Teso, Anton Dries, Luc De Raedt
Publié dans: Machine Learning, 2019, ISSN 0885-6125
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-019-05841-y

onto2problog: A Probabilistic Ontology-Mediated Querying System using Probabilistic Logic Programming (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Timothy van Bremen, Anton Dries, Jean Christoph Jung
Publié dans: KI - Künstliche Intelligenz, Numéro 34/4, 2020, Page(s) 501-507, ISSN 0933-1875
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/s13218-020-00670-x

Automating Data Science: Prospects and Challenges (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: De Bie, Tijl; De Raedt, Luc; Hernández-Orallo, José; Hoos, Holger H.; Smyth, Padhraic; Williams, Christopher K. I.
Publié dans: Communications of the ACM, Numéro Vol.65, issue 3, 2022, Page(s) 76-87, ISSN 0001-0782
Éditeur: Association for Computing Machinary, Inc.
DOI: 10.1145/3495256

Making deep neural networks right for the right scientific reasons by interacting with their explanations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Patrick Schramowski, Wolfgang Stammer, Stefano Teso, Anna Brugger, Franziska Herbert, Xiaoting Shao, Hans-Georg Luigs, Anne-Katrin Mahlein, Kristian Kersting
Publié dans: Nature Machine Intelligence, Numéro 2/8, 2020, Page(s) 476-486, ISSN 2522-5839
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.1038/s42256-020-0212-3

Symbolic Learning and Reasoning With Noisy Data for Probabilistic Anchoring (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Pedro Zuidberg Dos Martires, Nitesh Kumar, Andreas Persson, Amy Loutfi, Luc De Raedt
Publié dans: Frontiers in Robotics and AI, Numéro 7, 2020, ISSN 2296-9144
Éditeur: Frontiers Media
DOI: 10.3389/frobt.2020.00100

Semantic programming by example with pre-trained models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gust Verbruggen, Vu Le, Sumit Gulwani
Publié dans: Proceedings of the ACM on Programming Languages;, Numéro Vol. 5; iss. OOPSLA, 2021, Page(s) 1–25, ISSN 2475-1421
Éditeur: ACM Digital library
DOI: 10.1145/3485477

Human-Machine Collaboration for Democratizing Data Science (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Clément Gautrais, Yann Dauxais, Stefano Teso, Samuel Kolb, Gust Verbruggen, Luc De Raedt
Publié dans: Human-Like Machine Intelligence, Numéro Vol. abs/2004.11113, 2021, Page(s) 379 - 402, ISBN 9780198862536
Éditeur: Oxford University Press
DOI: 10.1093/oso/9780198862536.003.0019

Hybrid ASP-Based Approach to Pattern Mining (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sergey Paramonov, Daria Stepanova, Pauli Miettinen
Publié dans: Rules and Reasoning, Numéro 10364, 2017, Page(s) 199-214, ISBN 978-3-319-61251-5
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-61252-2_14

Constraint Learning: An Appetizer (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Stefano Teso
Publié dans: Reasoning Web. Explainable Artificial Intelligence - 15th International Summer School 2019, Bolzano, Italy, September 20–24, 2019, Tutorial Lectures, Numéro 11810, 2019, Page(s) 232-249, ISBN 978-3-030-31422-4
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-31423-1_7

Automating Data Science (Dagstuhl Seminar 18401) (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tijl De Bie; Luc De Raedt, Holger H. Hoos, Padhraic Smyth
Publié dans: Dagstuhl Reports, Numéro Volume 8, Numéro 9, 2019
Éditeur: Schloss Dagstuhl--Leibniz-Zentrum fuer Informatik
DOI: 10.4230/dagrep.8.9.154

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