Statistical relational learning
স্ট্যাটিস্টিক্যাল রিলেশনাল লার্নিং (এসআরএল) হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং-এর একটি উপশাখা যা ডোমেন মডেলগুলির সাথে সম্পর্কিত যা অনিশ্চয়তা (যা পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করে মোকাবিলা করা যেতে পারে) এবং জটিল, রিলেশনাল কাঠামো উভয়ই প্রদর্শন করে। মনে রাখবেন যে এস. আর. এল-কে কখনও কখনও সাহিত্যে রিলেশনাল মেশিন লার্নিং (আর. এম. এল) বলা হয়। সাধারণত, এস. আর. এল-এ বিকশিত জ্ঞান উপস্থাপনা আনুষ্ঠানিকতা একটি সাধারণ পদ্ধতিতে (সর্বজনীন পরিমাণায়ন) একটি ডোমেনের সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করতে (প্রথম-ক্রম যুক্তির একটি উপসেট) ব্যবহার করে এবং অনিশ্চয়তার মডেল তৈরি করতে সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেলগুলির (যেমন বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক বা মার্কভ নেটওয়ার্ক) উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে; কেউ কেউ ইন্ডাক্টিভ লজিক প্রোগ্রামিংয়ের পদ্ধতির উপরও ভিত্তি করে তৈরি করে। 1990-এর দশকের শেষের দিক থেকে এই ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অবদান রাখা হয়েছে। উপরের বৈশিষ্ট্যায়ন থেকে স্পষ্ট হয় যে, এই ক্ষেত্রটি শেখার দিকগুলির মধ্যে কঠোরভাবে সীমাবদ্ধ নয়; এটি যুক্তি (বিশেষত সম্ভাব্য অনুমান) এবং জ্ঞান উপস্থাপনের সাথে সমানভাবে সম্পর্কিত। অতএব, ক্ষেত্রের প্রধান কেন্দ্রগুলিকে প্রতিফলিত করে এমন বিকল্প পদগুলির মধ্যে রয়েছে পরিসংখ্যানগত সম্পর্কমূলক শিক্ষা এবং যুক্তি (যুক্তির গুরুত্বের উপর জোর দেওয়া) এবং প্রথম-ক্রমের সম্ভাবনাময় ভাষাগুলি (যে ভাষাগুলির সাথে মডেলগুলি প্রতিনিধিত্ব করা হয় তার মূল বৈশিষ্ট্যগুলির উপর জোর দেওয়া)। ক্যানোনিকাল কাজ বেশ কয়েকটি ক্যানোনিকাল কাজ পরিসংখ্যানগত সম্পর্কিত শিক্ষার সাথে যুক্ত, যার মধ্যে সবচেয়ে সাধারণ হল। সমষ্টিগত শ্রেণীবিভাগ, অর্থাৎ বস্তুর বৈশিষ্ট্য এবং তাদের সম্পর্ক লিঙ্ক পূর্বাভাস দেওয়া বেশ কয়েকটি বস্তুর শ্রেণীর (একযোগে) ভবিষ্যদ্বাণী, অর্থাৎ। দুই বা ততোধিক বস্তু লিঙ্ক-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং সম্পর্কিত কিনা তা পূর্বাভাস দেওয়া, অর্থাৎ। অনুরূপ বস্তুর গোষ্ঠীকরণ, যেখানে কোনও বস্তুর সংযোগ অনুসারে সাদৃশ্য নির্ধারণ করা হয় এবং সহযোগী ফিল্টারিংয়ের সম্পর্কিত কাজ, অর্থাৎ। কোনও সত্তার সাথে প্রাসঙ্গিক তথ্যের জন্য ফিল্টারিং (যেখানে কোনও তথ্যের টুকরো কোনও সত্তার সাথে প্রাসঙ্গিক বলে মনে করা হয় যদি এটি অনুরূপ সত্তার সাথে প্রাসঙ্গিক বলে জানা যায়) সোশ্যাল নেটওয়ার্ক মডেলিং অবজেক্ট আইডেন্টিফিকেশন/সত্তা রেজোলিউশন/রেকর্ড লিঙ্ক, অর্থাৎ। দুই বা ততোধিক পৃথক ডেটাবেস/ডেটাসেটগুলিতে সমতুল্য এন্ট্রিগুলির সনাক্তকরণ প্রতিনিধিত্বের আনুষ্ঠানিকতা এসআরএল-এ বিকশিত প্রতিনিধিত্বের আনুষ্ঠানিকতার মৌলিক নকশার লক্ষ্যগুলির মধ্যে একটি হল সুনির্দিষ্ট সত্তা থেকে বিমূর্ত করা এবং এর পরিবর্তে সাধারণ নীতিগুলির প্রতিনিধিত্ব করা যা সর্বজনীনভাবে প্রযোজ্য। যেহেতু এই ধরনের নীতিগুলির প্রতিনিধিত্ব করার অগণিত উপায় রয়েছে, তাই সাম্প্রতিক বছরগুলিতে অনেক প্রতিনিধিত্বমূলক আনুষ্ঠানিকতা প্রস্তাব করা হয়েছে। নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে, আরও কিছু সাধারণ বর্ণানুক্রমিক ক্রমে তালিকাভুক্ত করা হয়েছেঃ বায়েসিয়ান লজিক প্রোগ্রাম বিএলওজি মডেল অ্যানোটেটেড ডিসজাংশন সহ লজিক প্রোগ্রাম মার্কভ লজিক নেটওয়ার্ক মাল্টি-এন্টিটি বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক প্রোবেবিলিস্টিক রিলেশনাল মডেল-একটি প্রোবেবিলিস্টিক রিলেশনাল মডেল (পিআরএম) পরিসংখ্যানগত রিলেশনাল লার্নিংয়ে বায়েসিয়ান নেটওয়ার্কের প্রতিরূপ। সম্ভাব্য নরম যুক্তি পুনরাবৃত্তিমূলক এলোমেলো ক্ষেত্র রিলেশনাল বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক রিলেশনাল মার্কভ নেটওয়ার্ক রিলেশনাল কালমান ফিল্টারিং আরও দেখুন অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং ফর্মাল কনসেপ্ট অ্যানালাইসিস ফাজি লজিক গ্রামার ইন্ডাকশন নলেজ গ্রাফ এম্বেডিং রিসোর্সেস ব্রায়ান মিলচ এবং স্টুয়ার্ট জে রাসেলঃ ফার্স্ট-অর্ডার প্রোবেবিলিস্টিক ল্যাঙ্গুয়েজেসঃ ইনটু দ্য অননোন, ইনডাক্টিভ লজিক প্রোগ্রামিং, ভলিউম 4455 অফ লেকচার নোটস ইন কম্পিউটার সায়েন্স, পৃষ্ঠা 10-24। স্প্রিংগার, 2006 রদ্রিগো ডি সালভো ব্রাজ, ইয়াল আমির এবং ড্যান রথঃ ফার্স্ট-অর্ডার সম্ভাবনাময় মডেলগুলির একটি সমীক্ষা, বায়েসিয়ান নেটওয়ার্কগুলিতে উদ্ভাবন, স্টাডিজ ইন কম্পিউটশনাল ইন্টেলিজেন্সের খণ্ড 156, স্প্রিঙ্গার, 2008 হাসান খোসরাভি এবং বাহারেহ বিনাঃ পরিসংখ্যানগত সম্পর্কিত শিক্ষার উপর একটি সমীক্ষা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় অগ্রগতি, কম্পিউটার বিজ্ঞানে বক্তৃতা নোটস, ভলিউম 6085/2010,256-268, স্প্রিংগার, 2010 রায়ান এ. রসি, লুক কে. ম্যাকডোয়েল, ডেভিড ডব্লিউ. আহা, এবং জেনিফার নেভিলঃ পরিসংখ্যানগত সম্পর্কিত শিক্ষার জন্য গ্রাফ ডেটা রূপান্তর করা, জার্নাল অফ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স রিসার্চ (জেএআইআর), খণ্ড 45, পৃষ্ঠা <আইডি2 তথ্যসূত্র গণনামূলক পরিসংখ্যান মেশিন লার্নিং