Aktivitet: Tale eller præsentation › Foredrag og mundtlige bidrag
Beskrivelse
Logikprogrammering, f.eks. i sproget Prolog, er et elegant og slagkraftigt redskab til at løse diskrete problemer, men dens anvendelse er noget begrænset indenfor traditionel naturvidenskab pga. sin stringente sand-falsk logik. Men hvad nu hvis man kombinerer logikken med stokastiske variable og sandsynlighedsregning? Så får man et system, ikke med graduerede sandhedsværdier, men med en sandsynlighedsfordeling for at noget er sandt. Det har nogle japanske forskere gjort i et system kaldet PRISM, og dertil har de tilføjet diverse maskinindlæringsteknikker, så systemet kan lære sandsynligheder ud fra observationer.
I praksis udmærker systemet sig ved at man nemt kan kombinere og eksperimentere med kendte modeller. Ydermere kan man bruge den samme model til både indlæring og forudsigelse.
Jeg vil fortælle om principperne, vise nogle af de første erfaringer med at anvende PRISM til modellering af genomsekvenser og diskutere andre mulige anvendelser.
Periode
15 mar. 2007
Begivenhedstitel
Statistisk-logiske modeller og deres anvendelser i bioinformatik: null