На заседание на семинара “ИНФОРМАТИЧНО МОДЕЛИРАНЕ”,
на 12.07.2018, четвъртък, от 14:00 часа, в зала 578 на ИМИ,
доклад на тема:

“Факторизиращи машини – състояние и перспективи”

ще изнесе Евгений Маринов Soleil Labs, ИБФБМИ-БАН

Резюме: Факторизиращите машини (FM) са иновативен клас модели, комбиниращи преимуществата на Съпорт Вектор Машини (SVM) / Съпорт Вектор Регресия (SVR) и методите за факторизация (разложение). Също както SVM/SVR, FM са общ метод за класификация и регресия с произволни реалнозначни фийчър вектори. За разлика от SVM, при ФМ моделът всички взаимодействия между променливите използват факторизирани параметри. Следователно те могат да оценят взаимодействия дори в проблеми, водещи до голяма спарснатост /разредимост на фийчър векторите, както е при препоръчителните системи, където SVM не се справят добре. Моделът на FM се изчислява в линейно време. За разлика от нелинейните SVM, не е необходимо изображение в дуална форма и параметрите на модела могат да бъдат изчислени директно без нуждата на никакъв съпорт вектор в решението.
От друга страна са известни множество различни факторизиращи модели, като факторизиране на матрици, паралелен факторен анализ или модели специфични за дадени проблеми като SVD++ (Singular Value Decomposition extension), PITF, и други. Слабата страна на тези методи е, че те не са приложими за по-общи ситуации, но работят със специален тип данни. Още повече уравненията на техните модели и оптимизационните алгоритми са получени индивидуално за всеки тип задача. Показва се, че ФМ могат да покрият работата на тези модели чрез специално нагласяне на данните (т.е. фийчър векторите). Това прави ФМ лесно приложими дори за потребители без особено експертно знание в областта.
FM са известни и с това, че с тяхна помощ са спечелени доста състезания по Машинно Обучение (включително в https://www.kaggle.com/), където има спарснати/разредени фийчър вектори. На семинара ще представим предимно приложения в препоръчителни системи, както и някои от най-популярните имплементации.

Поканени са всички интересуващи се.

Стоян Порязов