• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Гарантии обучения и эффективный вывод в задачах структурного предсказанияLearning guarantees and efficient inference for structured prediction

Члены комитета:
Деркач Денис Александрович (НИУ ВШЭ, PhD, председатель комитета), Рахуба Максим Владимирович (НИУ ВШЭ, к.ф.-м.н., член комитета), Артёмов Алексей Валерьевич (Technical University in Munich, к.ф.-м.н., член комитета), Маурицио Филиппоне (EURECOM, PhD, член комитета), Прохоренкова Людмила Александровна (Yandex, д.комп.н., член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:
9/8/2023
Диссертация принята к защите:
12/18/2023
Дисс. совет:
Совет по компьютерным наукам
Дата защиты:
2/13/2024
Машинное обучение восстанавливает и описывает эмпирические зависимости в данных. Классические примеры приложений машинного обучения, как правило, связаны с предсказанием скалярных величин в задачах регрессии и классификации. В то же время, в приложениях зачастую возникает необходимость предсказания совокупности взаимозависимых скалярных величин (например, совокупность слов в предложении или совокупность меток классов в маске сегментации). Структурная переменная - собирательный термин для такого рода целевых переменных, а подраздел машинного обучения, связанный с предсказанием структурных переменных, называется структурным предсказанием. Работа со структурными переменными накладывает ряд ограничений, связанных с комбинаторным ростом числа возможных предсказаний. Данная работа исследует калибровочные функции в задаче структурного предсказания, позволяя получить гарантии обучения без предположения о состоятельности целевой функции. Помимо этого, в рамках вероятностного подхода, разработаны градиентные оценки для работы со скрытыми структурными переменными в виде перестановок или подмножеств, а также рассмотрен ряд практических приложений.
Диссертация [*.pdf, 4.71 Мб] (дата размещения 9/28/2023)
Резюме [*.pdf, 868.89 Кб] (дата размещения 9/28/2023)
Summary [*.pdf, 843.80 Кб] (дата размещения 9/28/2023)

Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации



Отзывы
Отзыв научного руководителя
Сведения о результатах защиты:
Комитет по диссертации рекомендовал присудить ученую степень кандидата наук (протокол №2 от 13.02.2024). Решением диссертационного совета (протокол №1 от 06.03.2024) присуждена ученая степень кандидата компьютерных наук.