{"product_id":"dataset-shift-in-machine-learning-9780262545877","title":"Desfase de datos en aprendizaje automático","description":"\u003cb\u003eUn resumen de los esfuerzos recientes en la comunidad de aprendizaje automático para abordar el cambio de conjunto de datos y el cambio de covariables, que ocurre cuando las entradas y salidas de prueba y entrenamiento tienen distribuciones diferentes.\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eEl cambio de conjunto de datos es un problema común en el modelado predictivo que ocurre cuando la distribución conjunta de entradas y salidas difiere entre las etapas de entrenamiento y prueba. El cambio de covariables, un caso particular del cambio de conjunto de datos, ocurre cuando solo cambia la distribución de entrada. El cambio de conjunto de datos está presente en la mayoría de las aplicaciones prácticas, por razones que van desde el sesgo introducido por el diseño experimental hasta la irreproducibilidad de las condiciones de prueba en el momento del entrenamiento. (Un ejemplo es el filtrado de correo no deseado, que puede no reconocer el correo no deseado que difiere en forma del correo no deseado con el que se ha construido el filtro automático). A pesar de esto, y a pesar de la atención prestada a los problemas aparentemente similares del aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje activo, el cambio de conjunto de datos ha recibido relativamente poca atención en la comunidad de aprendizaje automático hasta hace poco. Este volumen ofrece una visión general de los esfuerzos actuales para abordar el cambio de conjunto de datos y el cambio de covariables. Los capítulos ofrecen una introducción matemática y filosófica al problema, sitúan el cambio de conjunto de datos en relación con el aprendizaje por transferencia, la transducción, el aprendizaje local, el aprendizaje activo y el aprendizaje semisupervisado, proporcionan puntos de vista teóricos del cambio de conjunto de datos y el cambio de covariables (incluidas las perspectivas teóricas de decisión y bayesianas), y presentan algoritmos para el cambio de covariables. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eColaboradores\u003c\/b\u003e Shai Ben-David, Steffen Bickel, Karsten Borgwardt, Michael Brückner, David Corfield, Amir Globerson, Arthur Gretton, Lars Kai Hansen, Matthias Hein, Jiayuan Huang, Choon Hui Teo, Takafumi Kanamori, Klaus-Robert Müller, Sam Roweis, Neil Rubens, Tobias Scheffer, Marcel Schmittfull, Bernhard Schölkopf Hidetoshi Shimodaira, Alex Smola, Amos Storkey, Masashi Sugiyama\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-16594683\"\u003eJoaquin Quinonero-Candela\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e MIT Press\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 07\/06\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 248\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.09lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 10.00h x 8.00w x 0.52d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9780262545877\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 026254587X\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM037000\"\u003eTeoría de Máquinas\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM018000\"\u003eCiencia de Datos | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputadoras\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia Artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eJoaquin Quiñonero-Candela\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eJoaquin Quiñonero-Candela es Investigador en el Grupo de Servicios en Línea y Publicidad de Microsoft Research Cambridge, Reino Unido. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eMasashi Sugiyama\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eMasashi Sugiyama es Director del Centro RIKEN para el Proyecto de Inteligencia Avanzada y Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Tokio. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eAnton Schwaighofer\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eAnton Schwaighofer es Investigador Aplicado en el Grupo de Servicios en Línea y Publicidad de Microsoft Research, Cambridge, Reino Unido. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eNeil D. Lawrence\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eNeil D. Lawrence es Profesor Titular y miembro del Grupo de Investigación de Aprendizaje Automático y Optimización en la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad de Manchester.","brand":"MIT Press","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44570786037997,"sku":"9780262545877","price":66.67,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_ed7a3d16-2812-41c2-8e46-85a69156c068.jpg?v=1701938686","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/dataset-shift-in-machine-learning-9780262545877","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}