Über den Service
ÜbersetztIch bin ein Entwickler, der im logischen Programmierparadigma in Prolog arbeitet, und seit vielen Jahren löse ich Probleme, die gewöhnliche imperative und maschinelles Lernen Ansätze schlecht bewältigen. Wo normaler Code genau beschreibt, wie man etwas tut, beschreibe ich Fakten und Regeln Ihres Bereichs, und eine logische Inferenzmaschine kümmert sich um die Findung von Antworten. Dieser deklarative Stil ist perfekt für Expertensysteme, Compliance-Prüfungen, Planung, Diagnosen und jede Situation, in der Regeln komplex, oft wechselnd und auditierbar sein müssen. Wenn eine Lösung erklärt werden muss, nicht nur geliefert, bietet eine Prolog-Wissensbasis eine transparente Argumentationskette anstelle einer undurchsichtigen Black Box.
In der Praxis baue ich Regel-Engines, die Hunderte von Geschäftspolitiken kodieren, Constraint-Löser, die Ressourcen innerhalb realer Grenzen verteilen, routen und packen, und Wissensbasen, die Taxonomien, Ontologien und Beziehungen zwischen Entitäten modellieren. Ich schreibe sorgfältige, gut indizierte Prädikate, wende definite Klauselgrammatiken an, um strukturierte Eingaben zu parsen, und nutze Constraint-Programmierung über endlichen Domänen für Planungs- und Konfigurationsaufgaben. Ich verbinde Prolog auch mit der Außenwelt: ich mache Inferenzlogik als API zugänglich, bette sie in einen größeren Dienst in Python, Java oder C ein und verbinde sie mit SQL und Dokumentenspeichern, sodass die Logikschicht sauber von Daten und Präsentation getrennt bleibt.
Neben dem Bau neuer Systeme rette und bereinige ich ausufernde Legacy-Logik, optimiere Abfragen mit übermäßigem Backtracking und füge Erklärungen und Nachverfolgungen hinzu, damit Nicht-Programmierer das Ergebnis vertrauen können. Egal, ob Sie einen Prototyp einer Denkidee, ein funktionierendes Expertensystem oder einen kniffligen kombinatorischen Löser benötigen – ich werde die Aufgabe von der Spezifikation bis zur getesteten, dokumentierten und wartbaren Lieferung übernehmen.
— Expertensysteme und Regel-Engines in SWI-Prolog und kompatiblen Dialekten
— Constraint-Lösung und Planung mit CLP(FD) über endliche Domänen
— Wissensbasen, Ontologien und semantische Argumentation
— Definite Klauselgrammatiken zum Parsen und Interpretieren von Eingaben
— Integration mit Python, Java, C, SQL und Web-APIs
— Refactoring, Optimierung und erklärbare Argumentation für Legacy-Logik
In der Praxis baue ich Regel-Engines, die Hunderte von Geschäftspolitiken kodieren, Constraint-Löser, die Ressourcen innerhalb realer Grenzen verteilen, routen und packen, und Wissensbasen, die Taxonomien, Ontologien und Beziehungen zwischen Entitäten modellieren. Ich schreibe sorgfältige, gut indizierte Prädikate, wende definite Klauselgrammatiken an, um strukturierte Eingaben zu parsen, und nutze Constraint-Programmierung über endlichen Domänen für Planungs- und Konfigurationsaufgaben. Ich verbinde Prolog auch mit der Außenwelt: ich mache Inferenzlogik als API zugänglich, bette sie in einen größeren Dienst in Python, Java oder C ein und verbinde sie mit SQL und Dokumentenspeichern, sodass die Logikschicht sauber von Daten und Präsentation getrennt bleibt.
Neben dem Bau neuer Systeme rette und bereinige ich ausufernde Legacy-Logik, optimiere Abfragen mit übermäßigem Backtracking und füge Erklärungen und Nachverfolgungen hinzu, damit Nicht-Programmierer das Ergebnis vertrauen können. Egal, ob Sie einen Prototyp einer Denkidee, ein funktionierendes Expertensystem oder einen kniffligen kombinatorischen Löser benötigen – ich werde die Aufgabe von der Spezifikation bis zur getesteten, dokumentierten und wartbaren Lieferung übernehmen.
— Expertensysteme und Regel-Engines in SWI-Prolog und kompatiblen Dialekten
— Constraint-Lösung und Planung mit CLP(FD) über endliche Domänen
— Wissensbasen, Ontologien und semantische Argumentation
— Definite Klauselgrammatiken zum Parsen und Interpretieren von Eingaben
— Integration mit Python, Java, C, SQL und Web-APIs
— Refactoring, Optimierung und erklärbare Argumentation für Legacy-Logik
