Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-La charla se centra en el aprendizaje automático confiable, abordando desafíos como la información insuficiente, el ruido en las etiquetas y el sesgo de datos para mejorar la confiabilidad del sistema.

2.-Se cubren tres temas principales: aprendizaje débilmente supervisado, aprendizaje con etiquetas ruidosas y aprendizaje por transferencia, con el objetivo de un ML más confiable.

3.-La clasificación débilmente supervisada utiliza supervisión débil como datos positivos y no etiquetados en lugar de datos completamente etiquetados, que a menudo son demasiado costosos.

4.-La clasificación Positivo-No Etiquetado (PU) entrena un clasificador usando solo muestras positivas y no etiquetadas, sin muestras negativas, estimando funcionales de riesgo.

5.-Otros problemas de clasificación binaria débilmente supervisada incluyen Clasificación Positivo-Confianza, No Etiquetado-No Etiquetado, Similar-Diferente, y Clasificación Positivo-Negativo-No Etiquetado, resolvibles usando el mismo marco de estimación de riesgo.

6.-Los problemas multiclase débilmente supervisados como etiquetas complementarias, etiquetas parciales y confianza de clase única también pueden abordarse dentro del marco de minimización de riesgo empírico.

7.-El libro "Aprendizaje Débilmente Supervisado" cubre este tema en detalle, proporcionando un marco unificado que combina cualquier función de pérdida, clasificador, optimizador y regularizador.

8.-El aprendizaje con etiquetas ruidosas busca entrenar clasificadores a partir de datos con etiquetas ruidosas, lo cual es desafiante especialmente para el ruido en las etiquetas dependiente de la entrada.

9.-Los métodos de corrección de pérdida basados en la estimación de la matriz de transición de ruido T pueden manejar etiquetas ruidosas, pero T es difícil de estimar con precisión.

10.-Se propone un enfoque de minimización de volumen para estimar conjuntamente el clasificador y la matriz de transición de ruido T minimizando el volumen del simplex.

11.-Se proponen métodos para estimar directamente la razón de peso de importancia entre las distribuciones de prueba y entrenamiento sin estimarlas por separado.

12.-Un método de estimación conjunta de importancia-predictor minimiza un límite superior justificable en el riesgo de prueba, mejorando los enfoques de ponderación de importancia en dos pasos.

13.-Bajo un cambio continuo de covariables donde la distribución de entrada cambia con el tiempo, un enfoque de ensamble en línea logra un arrepentimiento dinámico óptimo sin conocer la velocidad del cambio.

14.-El aprendizaje automático confiable requiere manejar el cambio de distribución más allá del cambio de covariables, ya que el dominio de prueba puede no estar cubierto por el dominio de entrenamiento.

15.-Para un cambio conjunto arbitrario donde tanto P(x) como P(y|x) cambian, un enfoque por minibatch estima dinámicamente los pesos de importancia mediante la coincidencia de pérdidas.

16.-Las direcciones futuras incluyen combinar la adaptación al cambio conjunto con el aprendizaje débilmente supervisado, manejar el cambio conjunto continuo e incorporar el aprendizaje continuo de memoria limitada.

17.-Las consideraciones prácticas incluyen equilibrar las actualizaciones frecuentes del modelo para reflejar nuevos datos con la robustez a datos maliciosos mediante esquemas de actualización periódica/almacenada.

18.-Estimar la probabilidad previa de clase p en el aprendizaje PU es desafiante y requiere suposiciones como la separabilidad positivo-negativo; se han propuesto varios métodos de estimación.

19.-En el aprendizaje con etiquetas ruidosas, la matriz de transición de ruido T puede estimarse de extremo a extremo usando un enfoque de minimización de volumen con restricciones simpliciales.

20.-Los enfoques de meta-aprendizaje para estimar dinámicamente la tasa de aprendizaje en el aprendizaje en línea bajo un cambio continuo de distribución son una dirección de investigación prometedora.

21.-Las densidades de entrada marginales en los métodos de ponderación de importancia pueden estimarse a partir de muestras empíricas, permitiendo la implementación práctica con modelos de aprendizaje de representación.

22.-Puente entre el análisis teórico y la práctica del aprendizaje profundo en el aprendizaje automático confiable es un desafío y una oportunidad en curso.

23.-Las técnicas de aprendizaje débilmente supervisado pueden potencialmente combinarse con el aprendizaje de características dinámicas en la práctica para aumentar la robustez y el rendimiento.

24.-Analizar métodos combinados que aprendan conjuntamente representaciones, estimen pesos de importancia y se adapten al cambio de distribución sigue siendo un problema teórico abierto.

25.-Las técnicas de escalado para manejar el cambio de distribución en modelos de lenguaje muy grandes durante el ajuste fino es un problema de investigación importante.

26.-Se cuestiona la necesidad de adaptación de dominio en modelos pre-entrenados grandes, ya que su generalidad puede ser suficiente para muchos dominios.

27.-El aprendizaje continuo bajo cambio de distribución en modelos de lenguaje grandes es un escenario clave que requiere técnicas que eviten almacenar todos los datos.

28.-Los enfoques de memoria limitada para la adaptación al cambio conjunto de distribución son cruciales para la escalabilidad pero requieren más esfuerzos de investigación y desarrollo.

29.-La charla ofrece una visión general de la investigación en aprendizaje automático confiable que abarca configuraciones de aprendizaje débilmente supervisado, etiquetas ruidosas y aprendizaje por transferencia.

30.-Los temas clave incluyen la estimación de funcionales de riesgo, pesos de importancia y matrices de transición de ruido, con el objetivo de proporcionar algoritmos prácticos con garantías teóricas.

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