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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Francisco Henrique Otte Vieira de Faria
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Cozman, Fabio Gagliardi (Presidente)
Appel, Ana Paula
Finger, Marcelo
Título em inglês
Learning acyclic probabilistic logic programs from data.
Palavras-chave em inglês
Explainable AI
Machine learning
Probabilistic logic programming
Resumo em inglês
To learn a probabilistic logic program is to find a set of probabilistic rules that best fits some data, in order to explain how attributes relate to one another and to predict the occurrence of new instantiations of these attributes. In this work, we focus on acyclic programs, because in this case the meaning of the program is quite transparent and easy to grasp. We propose that the learning process for a probabilistic acyclic logic program should be guided by a scoring function imported from the literature on Bayesian network learning. We suggest novel techniques that lead to orders of magnitude improvements in the current state-of-art represented by the ProbLog package. In addition, we present novel techniques for learning the structure of acyclic probabilistic logic programs.
Título em português
Aprendizado de programas lógico-probabilísticos acíclicos.
Palavras-chave em português
Aprendizado computacional
Programação lógica
Resumo em português
O aprendizado de um programa lógico probabilístico consiste em encontrar um conjunto de regras lógico-probabilísticas que melhor se adequem aos dados, a fim de explicar de que forma estão relacionados os atributos observados e predizer a ocorrência de novas instanciações destes atributos. Neste trabalho focamos em programas acíclicos, cujo significado é bastante claro e fácil de interpretar. Propõe-se que o processo de aprendizado de programas lógicos probabilísticos acíclicos deve ser guiado por funções de avaliação importadas da literatura de aprendizado de redes Bayesianas. Neste trabalho s~ao sugeridas novas técnicas para aprendizado de parâmetros que contribuem para uma melhora significativa na eficiência computacional do estado da arte representado pelo pacote ProbLog. Além disto, apresentamos novas técnicas para aprendizado da estrutura de programas lógicos probabilísticos acíclicos.
 
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Data de Publicação
2018-02-27
 
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