(A2A, Descargo de responsabilidad: no es un experto en lógica difusa, ¡la autopromoción está por delante!)
Soy investigador en Markov Logic Network (MLN). La lógica de Markov es una generalización de la lógica de primer orden, donde cada fórmula de primer orden se adjunta con un peso. Por lo tanto, en lugar de satisfacer todas las fórmulas, contamos el peso total de las fórmulas satisfechas (puede considerar los pesos como la fuerza de cada restricción, un peso mayor implica restricciones más estrictas).
El principal desafío en MLN es hacerlo escalable. Nuestro grupo (Investigación de Vibhav Gogate) se está centrando actualmente en hacer que la inferencia sea más escalable. Después de abordar la inferencia, nuestro próximo enfoque es hacer que el aprendizaje sea escalable.
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Otra área de investigación emergente y de vanguardia está combinando el aprendizaje profundo con el aprendizaje relacional estadístico para hacer que el aprendizaje profundo sea manejable. Pedro Domingos se está centrando actualmente en esta nueva y emocionante área de investigación (Aprendizaje Profundo Tractable).
Finalmente, si realmente desea conocer el último trabajo sobre Machine Learning / Inteligencia Artificial, siga las últimas conferencias de ML. Algunos de ellos se mencionan a continuación (no en ningún orden):
- NIPS: NIPS
- AI Statistics 2015
- Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial
- Incertidumbre en la inteligencia artificial
- Conferencias conjuntas internacionales sobre inteligencia artificial
- ICML Lille
- CONFERENCIA ECMLPKDD 2014
- Minería de datos para el bien social
PD: Avísame si tienes algo específico en mente.
