ماشین یادگیری منطقی

ماشین یادگیری منطقی ( LLM ) یکی از روش های یادگیری ماشین  بر اساس ایجاد قوانین قابل فهم است. LLM یک روش پیاده‌سازی شده کارآمد از الگوی شبکه عصبی سوئیچینگ (SNN) است،  این شیوه توسط مارکو موسلی، پژوهشگر ارشد در مرکز تحقیقات ملی ایتالیا (CNR-IEIIT) در جنوا توسعه یافته است.

LLM در بخش‌های مختلف بسیاری ، از جمله زمینه  پزشکی (طبقه‌بندی بیماران ارتوپدی،  تجزیه و تحلیل ریز آرایه DNA  و همچنین سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی  )، خدمات مالی و مدیریت زنجیره غذایی استفاده شده است.

تاریخچه 
شیوه شبکه عصبی سوئیچینگ در دهه 1990 برای غلبه بر مشکلاتی که رایج ترین روش های یادگیری ماشین داشتند ، به وجود آمد. مخصوصا، روش‌های جعبه سیاه، مانند پرسپترون چندلایه و ماشین بردار پشتیبان که دقت خوبی داشتند اما نمی‌توانستند درک عمیقی از پدیده مورد مطالعه در اختیار قرار دهند. ازطرف دیگر،روش  درختان تصمیم گیری به خوبی قابلیت توصیف پدیده را داشتند اما اغلب دارای خطا بودند. شبکه‌های عصبی سوئیچینگ با به کار گیری جبر بولین توانست مجموعه ای از قوانین قابل فهم بساز تا عملکرد بهتری داشته باشد. در سال 2014، یک نسخه کارآمد از شبکه عصبی سوئیچینگ در مجموعه Rulex با نام Logic Learning Machine توسعه و پیاده سازی شد.  همچنین، یک نسخهِ LLM آن به مشکلات رگرسیون  اختصاص داده شده.

نگاه جامع 
مانند دیگر روش های یادگیری ماشین، LLM از داده ها برای ساختن مدلی  که توانایی پیش بینی درست رفتارهای آینده را دارد استفاده میکند. LLM در ابتدا با به کار گرفتن یک جدول شامل یک متغیر هدف (خروجی) و تعدادی ورودی شروع می کند و مجموعه ای از قوانین را برای برگرداندن مقدار خروجی  متناسب با ورودی داده شده ایجاد می کند. این قانون به صورت زیر نوشته شده است:

 
 اول مقدمه ، سپس نتیجه

بدین صورت که نتیجه شامل مقدار خروجی است اما مقدمه شامل یک یا چند شرط از ورودی ها است. با توجه به نوع داده ورودی، شروط متفاوتی می توانند ایجاد شود:

 برای متغیرهای طبقه بندی شده  ، مقدار ورودی باید در یک زیرمجموعه معین باشد :  .
 برای متغیرهای مرتب شده ، شرط به صورت یک نابرابری یا یک بازه نوشته می شود:  یا 

بنابراین قانون احتمالی بدین شکل است:

انواع 
بر اساس نوع داده خروجی، نسخه های متفاوتی از ماشین یادگیری منطقی طبقه بندی شده است:

 ماشین یادگیری منطقی برای طبقه بندی، زمانی که خروجی یک متغیر طبقه بندی شده است ، که می تواند مقادیر را در یک مجموعه محدود فرض کند.
 ماشین یادگیری منطقی برای رگرسیون، زمانی که خروجی یک عدد صحیح یا واقعی باشد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
الگوریتم‌های دسته‌بندی
یادگیری ماشینی