Cel mai bun răspuns
Profesorul Joachims a adus o serie de contribuții importante / seminare în domeniul învățării automate și al informației regăsire. A câștigat 4 absurde premii test-of-time, inclusiv 3 ca singur autor! (Declinare de responsabilitate: am fost unul dintre studenții săi, așadar o mică parte din aceasta va suna ca o auto-publicitate nerușinată.)
- SVM-Light a fost unul dintre primii rezolvatori SVM „rapizi” care au convins mulți oameni că astfel de algoritmi de învățare ar putea fi aplicați unor lucruri precum clasificarea textului. În anii 1990, acest lucru nu era evident. Consultați această lucrare timpurie . Lucrările sale ulterioare despre Training SVM liniare în timp liniar au câștigat premiul KDD 2017 Test-of-Time.
- În 1999, a publicat o lucrare despre SVM transductive care a câștigat cel mai bun premiu de 10 ani Test-of-Time la ICML 2009.
- SVM-Struct este primul platforma generală pentru dezvoltarea Mașină vectorială de suport structurat abordează Predicție structurată . Acesta este hârtie originală , iar aceasta este versiunea jurnalului . SVM-urile structurale sunt acum utilizate pe scară largă în multe domenii de cercetare , incluzând viziunea pe computer și procesarea limbajului natural.
- El a depășit limita asupra a ceea ce înseamnă a face Predicție structurată . Pentru o lungă perioadă de timp, predicția structurată a fost mare Limitat la probleme care au fost modelate în mod natural ca inferență pe modele grafice. El a arătat cum ne putem gândi la alte probleme și la probleme de predicție structurată. Exemplele includ clasificarea (de asemenea, acesta ), clustering , alinierea proteinelor și maximizarea diversității (cum ar fi pentru rezumarea documentelor ).
- El a fost unul dintre primii care a studiat modul de instruire a regăsirii informațiilor și a sistemelor de recomandare bazate pe feedback-ul utilizatorilor (astfel ca pe ceea ce fac clic oamenii când folosesc căutarea pe web). Credeți sau nu, acest lucru nu era evident la sfârșitul anilor 1990 și începutul anilor 2000. Vedeți aceste două lucrări , dintre care prima a câștigat testul timpului KDD 2012 premiu.
- El a fost unul dintre primii care a studiat prejudecățile în învățarea din feedback-ul uman în sistemele de recuperare a informațiilor și de recomandare. De exemplu, atunci când un utilizator face clic pe un rezultat al căutării, de multe ori nu înseamnă că rezultatul este „bun” la un nivel absolut, ci doar că este mai bun decât rezultatele clasate mai sus. Consultați această lucrare de jurnal , care a câștigat premiul SIGIR 2016 Test-of-Time. Vezi și: Sisteme de auto-îmbunătățire care învață prin interacțiunea umană
- El a inventat abordare de intercalare pentru a obține preferințe fiabile din feedback-ul implicit, cum ar fi datele de clic. Interleaving-ul este acum adoptat pe scară largă în multe setări comerciale, inclusiv în motoarele de căutare importante, cum ar fi Google și Bing. Iată câteva anterioare lucrări . A se vedea, de asemenea: Sisteme de auto-îmbunătățire care învață prin interacțiunea umană
- El a propus mai multe formulări interactive / online de învățare pentru a caracteriza modul în care un sistem de recomandare ar putea învățați „din mers” din feedback-ul utilizatorilor. Acestea includ Dueling Bandits Problem și Învățare coactivă , ambele luând în considerare cele menționate anterior. părtiniri în modul în care utilizatorii oferă feedback. O versiune avansată a acestei abordări a fost implementată luni de zile pe arXiv.org . Vezi și: Sisteme de auto-îmbunătățire care învață prin interacțiunea umană
- El a propus cadru de minimizare a riscului contrafactual , împreună cu alte câteva progrese importante în evaluarea contrafactuală și învățarea din feedback-ul înregistrat de bandiți. Raționamentul contrafactual este extrem de important în majoritatea aplicațiilor comerciale, deoarece învățarea din jurnalele utilizatorilor necesită raționamente despre contrafactualuri (de exemplu, cum s-ar fi comportat utilizatorul dacă i s-ar recomanda acest alt element pe care nu l-a văzut de fapt?). Consultați acest tutorial pentru mai multe detalii: Evaluare și învățare contrafactual
- El este un consilier uimitor.
Răspuns
El a dezvoltat un nou recomandator de muzică