Încorporarea cu distorsiune minimă

Titlul original:

Minimum-Distortion Embedding

Conținutul cărții:

Încorporările oferă reprezentări numerice concrete ale elementelor abstracte, pentru a fi utilizate în sarcini ulterioare. De exemplu, un biolog ar putea căuta subfamilii de celule înrudite prin gruparea vectorilor de încorporare asociați cu celulele individuale, în timp ce un specialist în învățarea automată ar putea utiliza reprezentări vectoriale ale cuvintelor ca caracteristici pentru o sarcină de clasificare.

În această monografie, autorii prezintă un cadru general pentru încorporarea fidelă, denumit încorporare cu distorsiune minimă (MDE), care generalizează cazurile comune în care asemănările dintre elemente sunt descrise prin ponderi sau distanțe. Cadrul MDE este simplu, dar general. Acesta include o mare varietate de metode specifice de înglobare, inclusiv înglobarea spectrală, analiza componentelor principale, scalarea multidimensională, problemele distanței euclidiene etc.

Autorii oferă o descriere detaliată a problemei încorporării cu distorsiune minimă și descriu teoria din spatele creării de soluții pentru toate aspectele. De asemenea, aceștia descriu în detaliu algoritmii de calculare a încorporărilor cu distorsiune minimă.

În cele din urmă, ei oferă exemple cu privire la modul de rezolvare aproximativă a multor probleme MDE care implică seturi de date reale, inclusiv imagini, rețele de co-autorat, demografia comitatelor din Statele Unite, genetica populației și transcriptomul ARNm al unei singure celule. Un pachet software open-source însoțitor, PyMDE, permite practicienilor să experimenteze cu ușurință diferite încorporări prin diferite alegeri de funcții de distorsiune și seturi de constrângeri.

Teoria și tehnicile descrise și ilustrate în această carte vor fi de interes pentru cercetătorii și practicienii care lucrează la sisteme moderne care doresc să adopte inteligența artificială de ultimă oră.