Titre original :
Distributionally Robust Learning
Contenu du livre :
De nombreuses techniques modernes pour résoudre les problèmes d'apprentissage supervisé souffrent d'un manque d'interprétabilité et d'analysabilité qui ne donne pas lieu à des résultats mathématiques rigoureux. Cette monographie développe un cadre d'apprentissage statistique complet qui utilise l'optimisation distributionnellement robuste (DRO) sous la métrique de Wasserstein pour assurer la robustesse aux perturbations des données. Les auteurs présentent au lecteur les propriétés fondamentales de la métrique de Wasserstein et la formulation DRO, avant d'expliquer la théorie en détail et son application. Ils couvrent une série de problèmes d'apprentissage, y compris (i) la régression linéaire robuste du point de vue de la distribution.
(ii) la régression distributionnellement robuste avec une structure de groupe dans les prédicteurs.
(iii) la régression multi-sorties distributionnellement robuste et la classification multi-classes.
(iv) la prise de décision optimale qui combine la régression distributionnellement robuste avec l'estimation du plus proche voisin.
(v) l'apprentissage semi-supervisé robuste du point de vue de la distribution.
(vi) l'apprentissage par renforcement robuste sur le plan de la distribution. Tout au long de la monographie, les auteurs utilisent des applications dans le domaine de la médecine et des soins de santé pour illustrer les idées théoriques dans la pratique. Ils incluent des expériences numériques et des études de cas utilisant des données synthétiques et réelles. Distributionally Robust Learning donne un aperçu détaillé d'une technique qui a suscité un grand intérêt récemment dans le développement de solutions d'apprentissage supervisé robustes qui sont fondées sur des principes mathématiques solides. Il sera utile aux chercheurs, praticiens et étudiants qui travaillent sur l'optimisation des systèmes d'apprentissage automatique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680837728 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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