不可错过!CMU《结构化数据机器学习》课程,附Slides

2022 年 11 月 2 日 专知

机器学习的一个关键挑战是结构化预测:将非结构化数据作为输入并产生结构化输出。结构化预测问题在自然语言处理、语音处理、计算生物学、计算机视觉、医疗保健等应用领域中比比皆是。在本课程中,我们将研究建立在概率图模型、深度学习和搜索基础上的结构化预测的现代方法。本课程将关注三个关键方面:模型、推理和学习。我们考虑的模型将集中于生成和判别模型,如贝叶斯网络、马尔可夫随机场(MRFs)、条件随机场(CRFs)和深度神经网络,包括卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs),以及图形模型和神经网络的混合。本课程将探讨精确推理和近似推理的方法:连接树算法、马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)和变分方法的近似边际推理、整数线性规划(ILP)和搜索的近似MAP推理。我们将使用学习问题的不同形式来探索无监督、半监督和监督学习:MLE、贝叶斯推理、结构化感知器、M3Ns、搜索学习和自动编码器。涵盖的应用将包括机器翻译,语音识别,DNA序列分析,场景理解,医疗诊断。这门课程被交叉列为10-418和10-618;注册10-618的学生将做一个课程项目。

学习成果:

在本课程结束时,学生应该能够……

  • 将新任务形式化为结构化预测问题。

  • 通过整合关于输出之间的约束或交互的领域知识,开发新的图模型

  • 结合深度神经网络和图形模型

  • 为概率图形模型确定适当的推理方法,精确的或近似的

  • 采用学习算法,充分利用可用数据

  • 为结构化预测模型从头开始实现最先进的学习和推理方法


专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“ML18” 就可以获取 不可错过!CMU《结构化数据机器学习》课程,附Slides》专知下载链接

                       
专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取100000+AI(AI与军事、医药、公安等)主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取100000+AI主题知识资料

登录查看更多
0

相关内容

《机器学习的最优传输》教程,63页PPT
专知会员服务
61+阅读 · 2022年4月30日
专知会员服务
73+阅读 · 2021年6月12日
不可错过!CMU《深度学习导论》2020课程,附课件与视频
专知会员服务
79+阅读 · 2020年10月27日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月29日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
56+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2008年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月29日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
56+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员