Un par de otros … (todos en el linaje de Michael Jordan … por supuesto 😉)
- Modelos probabilísticos de texto e imágenes de David Blei : en este artículo, Blei presenta el uso del proceso de Dirichlet como un modelo bayesiano (viable) para inferir mezclas de temas (y otras características). Esto se convirtió en un algoritmo notablemente exitoso tanto en la academia como en cierta medida en la industria debido a su formulación relativamente genérica, aproximación variacional y generalizaciones jerárquicas. [0]
- Las aproximaciones de la energía libre y la divergencia contrastante de Yee-Whye Teh para modelos gráficos no dirigidos : Esto proporcionó una de las primeras conexiones a la investigación que los físicos estadísticos habían realizado en modelos gráficos muy similares en la década de 1970. Yedidia (2001) dio una conexión general entre los modelos de vidrio giratorio y algunos de los modelos gráficos que se estudian e introdujo la aproximación Bethe. Usaron esta conexión para justificar por qué la propagación de creencias funciona bien para ciertos modelos de ML (y justifica ciertas aproximaciones de árbol local / Bethe que se hacen) y proporcionó cierto nivel de rigor a los métodos de escalado iterativo comúnmente utilizados. [1]
- Métodos de optimización convexa de Venkat Chandrasekaran para gráficos y modelos estadísticos : introdujo la descomposición escasa + de rango bajo para los modelos gráficos gaussianos que tiene una hermosa prueba usando geometría algebraica (básica). Hay algunas implementaciones prácticas de este algoritmo y los documentos posteriores sobre esto fueron gemas (especialmente el documento en Annals of Statistics ). [2]
- Algoritmos variacionales de Michael J. Beal para la inferencia bayesiana aproximada: este fue el primer artículo en proporcionar una traducción de los métodos variacionales de la física estadística a ML. Este artículo terminó estimulando a toda una industria académica dedicada a proponer aproximaciones variacionales para modelos gráficos que tenían “suficiente decorrelación” [3]
[0] http://www.cs.princeton.edu/~ble…
[1] Página en Ucl
[2] Página sobre Caltech
[3] Página sobre Buffalo
- ¿Qué han estado haciendo los millones de informáticos e ingenieros durante el período de 1996 a 2015? ¿Qué han logrado?
- ¿Es interesante la informática?
- ¿Cuáles son algunas cosas no técnicas que uno debe saber al comenzar a hacer un doctorado en bases de datos o sistemas distribuidos?
- ¿Cuáles son los temas en informática?
- ¿Cuáles son algunas áreas inexploradas en el campo de la informática?
