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    大圖數(shù)據(jù)科學(xué): 圖數(shù)據(jù)中的推理

    大數(shù)據(jù)

    我們正淹沒(méi)在大數(shù)據(jù)的河流里,數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系蘊(yùn)含著豐富的信息,但也常常被我們忽略。本文中,加州大學(xué)圣克魯茲分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授、美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)(AAAI)院士Lise Getoor講述了圖識(shí)別是如何依靠數(shù)據(jù)做出推理的,并給出了自己對(duì)于概率軟性邏輯PSL優(yōu)越性和可能應(yīng)用的看法。Lise Getoor表示我們還需要對(duì)圖進(jìn)行更多的機(jī)器學(xué)習(xí),考慮各種關(guān)聯(lián)結(jié)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系。

    大數(shù)據(jù)

    南加州大學(xué)圣克魯茲分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授Lise Getoor

    (以下為L(zhǎng)ise Getoor教授分享的精簡(jiǎn)版文字整理)

    我們正淹沒(méi)在大數(shù)據(jù)的河流里,大數(shù)據(jù)并非是平的,而是多模態(tài)、多關(guān)系、兼具時(shí)空、多媒體的。目前的AI技術(shù),特別是機(jī)器學(xué)習(xí),它將豐富復(fù)雜數(shù)據(jù)平放到矩陣的形式當(dāng)中。我們當(dāng)下所做的一些工作很可能忽視了數(shù)據(jù)當(dāng)中的很多豐富信息,其中很重要的一點(diǎn)就是錯(cuò)誤假設(shè)了數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。作為研究者和開(kāi)發(fā)者,我們需要考慮到這些圖的結(jié)構(gòu)和相關(guān)的環(huán)境因素。

    我想首先和大家說(shuō)說(shuō)三種常見(jiàn)的圖數(shù)據(jù)推理模式,最簡(jiǎn)單的一種叫做協(xié)同分類。如果一個(gè)圖的部分結(jié)點(diǎn)已經(jīng)有標(biāo)簽,我們就可以推理出其結(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽。社交網(wǎng)絡(luò)就是很典型的例子,其中包含著非常豐富的信息和聯(lián)系,通過(guò)信息和數(shù)據(jù)去做推理可以得出某位朋友的飲食習(xí)慣或其他偏好?;跀?shù)據(jù)在已有的信息,設(shè)置不同的權(quán)重,我們能夠做一些簡(jiǎn)單的推理,充分利用本地信息和標(biāo)簽,再去推理出一些之前沒(méi)有加入的標(biāo)簽信息。

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

    第二種叫做鏈接預(yù)測(cè),我們不僅僅可以預(yù)測(cè)某一個(gè)結(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽,還可以推斷結(jié)點(diǎn)之間的鏈接。比如說(shuō)有一個(gè)通訊網(wǎng)絡(luò),我們能夠通過(guò)通訊信息推理出網(wǎng)絡(luò)中所有人的層級(jí),并通過(guò)不同種類的信息判斷不同人之間的關(guān)系。

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

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    第三種是實(shí)體解析,任務(wù)是確定哪些結(jié)點(diǎn)指向同樣的實(shí)體,我們就能從中獲得一些信息。

    對(duì)我個(gè)人而言,我最喜歡的圖推理問(wèn)題是圖識(shí)別(發(fā)現(xiàn)可觀察圖結(jié)構(gòu)所潛含的真實(shí)圖結(jié)構(gòu)),它能夠把上面提到的的三個(gè)小模型結(jié)合到一起。還是以郵件通訊網(wǎng)絡(luò)為例,通過(guò)對(duì)郵件信息進(jìn)行推理就可以發(fā)現(xiàn)這幾個(gè)人之間的關(guān)系及角色。我們需要對(duì)每一個(gè)信息進(jìn)行研究,研究他們的實(shí)體狀況和郵件狀況。具體做法是首先對(duì)這些人進(jìn)行分組,對(duì)之間的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)實(shí)體身份做出判斷。這其中也存在非常大的挑戰(zhàn),如何打造一個(gè)非常魯棒的算法來(lái)理清其中的人物關(guān)系非常重要。

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

    大數(shù)據(jù)

    目前,統(tǒng)計(jì)學(xué)研究也在開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法,例如概率性推理和關(guān)系推理。有一個(gè)工具叫概率軟性邏輯PSL,它是一種概率編程語(yǔ)言,即用描述性的語(yǔ)言對(duì)圖上的問(wèn)題進(jìn)行描述。這個(gè)基礎(chǔ)是,我們有屬性、關(guān)系的邏輯表示,還有規(guī)則和約束來(lái)捕捉他們的依賴關(guān)系。PSL是一個(gè)這樣的存在,它根據(jù)模板和數(shù)據(jù)來(lái)定義他們之間的概率分布用于推斷。

    PSL比較有意思的一點(diǎn)是,它通過(guò)將邏輯規(guī)則映射為凸函數(shù),實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模推斷的可擴(kuò)展性。更有意思的是,這個(gè)映射的合理性是用已有的理論計(jì)算機(jī)科學(xué)的結(jié)論證明的,用MAX SAT的近似隨機(jī)算法結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖模型方面的理論。之后我們就可以將從理論計(jì)算機(jī)科學(xué)當(dāng)中的一些東西轉(zhuǎn)化到實(shí)際的圖識(shí)別應(yīng)用當(dāng)中去,最后將這種軟性的邏輯和AI進(jìn)行結(jié)合,在不同的情景下,很多時(shí)候你們會(huì)得到同樣的優(yōu)化結(jié)果。在我看來(lái),我覺(jué)得我們現(xiàn)在能看到的這些東西僅僅是冰山一角,我們稱之為叫Hinge-loss馬爾科夫隨機(jī)域。在這里有包含著很多具體微小的細(xì)節(jié),每一個(gè)邏輯規(guī)則實(shí)際上都和某一個(gè)函數(shù)是相關(guān)的,相關(guān)的函數(shù)實(shí)際上都會(huì)造成一定的依賴損失。

    大數(shù)據(jù)

    在圖識(shí)別領(lǐng)域,PSL在推理速度和準(zhǔn)確度上的表現(xiàn)和離散的馬爾科夫規(guī)則相比都要更好,且從數(shù)據(jù)當(dāng)中學(xué)習(xí)權(quán)重和變量的效果也更加出色。由此PSL可以衍生出很多具體的應(yīng)用,首先是分類問(wèn)題。以在線討論為例,PSL通過(guò)觀察大家討論的文字內(nèi)容和行為數(shù)據(jù),就能夠很好地來(lái)預(yù)測(cè)用戶的觀點(diǎn)。再比如大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域常常需要聚合信息做推薦、預(yù)測(cè)甚至打分,我們有來(lái)自社交互動(dòng)、圖像方面的各種信息,其實(shí)這些信息中存在一定的相似性。PSL的優(yōu)勢(shì)就在于它具有非常好的擴(kuò)展性,特別是邏輯相似性較高的情況下擴(kuò)展也會(huì)更加容易。

    另外一個(gè)領(lǐng)域可能和安全相關(guān),通過(guò)研究社交媒體當(dāng)中的垃圾郵件可以進(jìn)行協(xié)同推斷,哪些可能是垃圾郵件。還有一個(gè)問(wèn)題是如何把視覺(jué)的、文本的、關(guān)系的數(shù)據(jù)全部融合起來(lái),去推測(cè)使用用戶的個(gè)性。我們把所有的信息結(jié)合起來(lái)就能夠預(yù)測(cè)一些人口學(xué)特征,比如性別、年齡,同時(shí)還可以預(yù)測(cè)人們?cè)谏缃幻襟w當(dāng)中的信任。

    最后我想和大家分享有關(guān)知識(shí)圖的建構(gòu),如何獲取足夠多的數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)架構(gòu)是一項(xiàng)長(zhǎng)期以來(lái)的挑戰(zhàn)。我們能夠結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)信息以及一些相對(duì)簡(jiǎn)單的語(yǔ)義信息,把它們和我開(kāi)始提出的圖識(shí)別問(wèn)題結(jié)合起來(lái),并在做圖識(shí)別時(shí)找到它的結(jié)點(diǎn)、標(biāo)簽以及結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,在此之上可以再融入一些本體的限制,同時(shí)還可以融入一些關(guān)于信息和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)。把它們相結(jié)合能夠產(chǎn)生比較好的效果,而且速度可以得到顯著提升。

    我們需要對(duì)圖進(jìn)行更多的機(jī)器學(xué)習(xí),考慮各種關(guān)聯(lián)結(jié)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系。另外,當(dāng)我們?cè)谧鰯?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)時(shí)需要思考究竟什么才是負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)科學(xué),如何檢查數(shù)據(jù)并通過(guò)算法做出決策。我個(gè)人對(duì)PSL感到興奮的原因就在于它的邏輯規(guī)則確實(shí)比一大批權(quán)重或是參數(shù)的算法更加容易解釋。這個(gè)領(lǐng)域會(huì)有一些隱私和安全性的問(wèn)題,這值得我們進(jìn)一步研究;相伴而生的還有很多機(jī)遇,有更多社會(huì)、商業(yè)、科學(xué)、安全以及其他方面的應(yīng)用可以去發(fā)現(xiàn)、去探索。

    極客網(wǎng)企業(yè)會(huì)員

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    2017-12-07
    大圖數(shù)據(jù)科學(xué): 圖數(shù)據(jù)中的推理
    我們正淹沒(méi)在大數(shù)據(jù)的河流里,數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系蘊(yùn)含著豐富的信息,但也常常被我們忽略。本文中,加州大學(xué)圣克魯茲分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授、美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)(AAAI)院

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