Logikbasiertes Lernen in relationalen Datenbanken

Lindner, Guido

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DC Element	Wert	Sprache
dc.contributor.author	Lindner, Guido	de
dc.date.accessioned	2004-12-06T12:53:35Z	-
dc.date.available	2004-12-06T12:53:35Z	-
dc.date.created	1994	de
dc.date.issued	1999-10-28	de
dc.identifier.issn	0943-4135	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/2586	-
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-14897	-
dc.description.abstract	Die Verbindung von Verfahren des maschinellen Lernens mit relationalen Datenbanken ist für verschiedene Bereiche, z.B. Knowledge Discovery, Deduktive Datenbanken und maschinelles Lernen selbst, von steigendem Interesse. Dieser Artikel beschreibt die Anwendung des logikorientierten Lernverfahrens RDT auf relationale Datenbanken. In diesem Rahmen wird die Frage der Repräsentation der Datenbank für das logikbasierte Lernen diskutiert. In ersten experimentellen Test über dem im maschinellen Lernen bekannten KRK-Sachbereich und einer Anwendung aus dem Bereich der Roboternavigation werden einige Vorteile und Nachteile von RDT/DB deutlich. The paper is written in German.	de
dc.format.extent	327230 bytes	-
dc.format.extent	844020 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.format.mimetype	application/postscript	-
dc.language.iso	de	de
dc.publisher	Universität Dortmund	de
dc.relation.ispartofseries	Forschungsberichte des Lehrstuhls VIII, Fachbereich Informatik der Universität Dortmund ; 12	de
dc.subject.ddc	004	de
dc.title	Logikbasiertes Lernen in relationalen Datenbanken	de
dc.type	Text	de
dc.type.publicationtype	report	-
dcterms.accessRights	open access	-
Enthalten in den Sammlungen:	LS 08 Künstliche Intelligenz

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