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					   	      K        K  I
F O R S C H U N G S K O L L O Q U I U M		      KK     KK   II
						      KKK  KKK    III
im Wintersemester 95/96				      KKK KKK     III
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Dienstag, den 13.2.1996
16.00 - 18.00 Uhr
Raum  FR 0041
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     Das Erlernen relationaler Begriffe mit Entscheidungsbaumverfahren


				Peter Geibel

		       Technische Universitaet Berlin
		    Institut fuer Angewandte Informatik
		 Methoden der Kuenstlichen Intelligenz (KI)


Das Maschinelle Lernen ist einer der vielversprechendsten Ansaetze zur
automatischen Aquisition von Wissen fuer Expertensysteme. Maschinelle
Lernalgorithmen sind in der Lage, nuetzliche Regularitaeten in bestehenden 
grossen Datenbanken zu entdecken (Data Mining, Knowledge Discovery in
Databases). Waehrend bei klassischen Lernalgorithmen die Daten durch
Attribute und deren Werte (Merkmalsvektoren) beschrieben werden,
arbeiten relationale Lernalgorithmen mit einem relationalen
Datenmodell. Beispiele fuer die Anwendung relationaler Lernalgorithmen sind 

* die Untersuchung der Mutagenizitaet von chemischen Substanzen,
* der Entwurf von Gittermodellen fuer die Methode der Finiten Elemente,
* die Untersuchung der Sekundaerstruktur von Proteinen und
* die Untersuchung sozialer Strukturen. 

Im Vortrag sollen unterschiedliche Problemstellungen untersucht werden, die
beim Erlernen relationaler Begriffe auftreten koennen. Es wird das System
INDIGO vorgestellt, bei dem ein graphentheoretischer Ansatz zur
Isomorphieentscheidung dazu benutzt wird, aus der relationalen Darstellung
der Trainingsobjekte eine Beschreibung durch Merkmalsvektoren zu
erzeugen. Dadurch koennen klassische Entscheidungsbaumverfahren zum Lernen
eingesetzt werden. Im Vortrag sollen erste experimentelle Ergebnisse
vorgestellt, und Eigenschaften des Verfahrens diskutiert werden. 


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Peter Geibel ############<*>############ Technische Universitaet Berlin
###############<*>############### Methoden der Kuenstlichen Intelligenz
Tel. +49-30-314-25491 #############<*>############## Sekretariat FR 5-8
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