Me considero un investigador de Machine Learning. He publicado tres artículos en las principales conferencias de aprendizaje automático, y he tomado muchas ideas de los primeros trabajos de muchos científicos que trabajan en el área de investigación de operaciones. (Investigación de Somdeb Sarkhel – NIPS14, AISTATS14).
Trabajo en una conocida tarea de optimización (inferencia MAP) para modelos gráficos probabilísticos relacionales (Markov Logic Network). Observé que mi problema se puede convertir en un problema de programación polinómica (entero). Desafortunadamente, no hay trabajo reciente en esta área y, en general, cuando alguien de la comunidad de aprendizaje automático se enfrenta a ese problema, prefiere el ascenso por gradiente o alguna solución basada en la búsqueda local. Sin embargo, encontré un artículo [1] publicado en la revista Operations Research que aborda mi problema. El documento me facilitó la vida y también me ayudó a derivar la complejidad del tiempo de mi enfoque.
Tengo la opinión de que muchos de los problemas actuales a los que nos enfrentamos (o al menos parte de ellos) pueden haber sido abordados por investigadores de antaño. Sin embargo, a menudo no invertimos una cantidad significativa de nuestro tiempo buscando obras existentes (especialmente si son muy antiguas) y a menudo utilizamos técnicas que son más populares recientemente. Creo que volver a visitar trabajos OR antiguos beneficiará enormemente a la comunidad de aprendizaje automático.
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- Lawrence J Watters. Reducción de los problemas de programación polinómica de enteros a problemas de programación lineal cero-uno. Investigación de operaciones, 15 (6): 1171-1174, 1967.
