About: Rule-based machine learning     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.demo.openlinksw.com/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FRule-based_machine_learning&invfp=IFP_OFF&sas=SAME_AS_OFF

Rule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.

AttributesValues
rdfs:label
  • تعلم الآلة القائم على القواعد (ar)
  • Rule-based machine learning (en)
rdfs:comment
  • التعلم الآلي القائم على القواعد (RBML) هو مصطلح في علم الكمبيوتر يهدف إلى تضمين أي أسلوب تعلم آلي يعرّف أو يتعلم أو يتطور «قواعد» للتخزين أو التلاعب أو التطبيق. السمة المميزة لمتعلم الآلة المستندة إلى القواعد هي تحديد واستخدام مجموعة من القواعد العلائقية التي تمثل بشكل جماعي المعرفة التي يراها النظام. هذا على النقيض من متعلمي الآلات الآخرين الذين يحددون نموذجًا منفردًا يمكن تطبيقه عالميًا على أي مثيل من أجل إجراء تنبؤ. (ar)
  • Rule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction. (en)
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
sameAs
dbp:wikiPageUsesTemplate
has abstract
  • التعلم الآلي القائم على القواعد (RBML) هو مصطلح في علم الكمبيوتر يهدف إلى تضمين أي أسلوب تعلم آلي يعرّف أو يتعلم أو يتطور «قواعد» للتخزين أو التلاعب أو التطبيق. السمة المميزة لمتعلم الآلة المستندة إلى القواعد هي تحديد واستخدام مجموعة من القواعد العلائقية التي تمثل بشكل جماعي المعرفة التي يراها النظام. هذا على النقيض من متعلمي الآلات الآخرين الذين يحددون نموذجًا منفردًا يمكن تطبيقه عالميًا على أي مثيل من أجل إجراء تنبؤ. تتضمن مناهج التعلم الآلي القائم على القواعد أنظمة تصنيف التعلم ، تعلم قواعد الارتباط ، أنظمة المناعة الاصطناعية ، وأي طريقة أخرى تعتمد على مجموعة من القواعد ، كل منها يشمل المعرفة السياقية. في حين أن التعلم الآلي القائم على القواعد هو من الناحية المفاهيمية نوعًا من النظام القائم على القواعد ، إلا أنه يتميز عن الأنظمة التقليدية المستندة إلى القواعد ، والتي غالباً ما تكون مصنوعة يدوياً ، وغيرها من صانعي القرارات المستندة إلى القواعد. ويرجع السبب في ذلك إلى أن التعلم الآلي القائم على القواعد يطبق شكلاً من أشكال خوارزمية التعلم لتحديد القواعد المفيدة تلقائيًا ، بدلاً من الحاجة البشرية لتطبيق المعرفة السابقة للمجال لإنشاء القواعد يدويًا وتنظيم مجموعة من القواعد. (ar)
  • Rule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction. Rule-based machine learning approaches include learning classifier systems, association rule learning, artificial immune systems, and any other method that relies on a set of rules, each covering contextual knowledge. While rule-based machine learning is conceptually a type of rule-based system, it is distinct from traditional rule-based systems, which are often hand-crafted, and other rule-based decision makers. This is because rule-based machine learning applies some form of learning algorithm to automatically identify useful rules, rather than a human needing to apply prior domain knowledge to manually construct rules and curate a rule set. (en)
prov:wasDerivedFrom
page length (characters) of wiki page
foaf:isPrimaryTopicOf
is Link from a Wikipage to another Wikipage of
is foaf:primaryTopic of
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 60 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software