Flera decenniers forskning inom maskininlärning har resulterat i en mängd olika algoritmer för att lösa ett brett spektrum av problem. För att ta itu med en ny applikation försöker forskare vanligtvis kartlägga sina problem på en av dessa befintliga metoder, som ofta påverkas av deras förtrogenhet med specifika algoritmer och tillgången till motsvarande programimplementeringar. I denna studie beskriver vi en alternativ metod för att tillämpa maskininlärning, där en skräddarsydd lösning formuleras för varje ny applikation. Lösningen uttrycks genom ett kompakt modelleringsspråk, och motsvarande anpassade maskininlärningskod genereras sedan automatiskt. Detta modellbaserade tillvägagångssätt erbjuder flera stora fördelar, bland annat möjligheten att skapa mycket skräddarsydda modeller för specifika scenarier, samt snabb prototypering och jämförelse av en rad alternativa modeller. Dessutom behöver nykomlingar inom maskininlärning inte lära sig om det stora utbudet av traditionella metoder, utan kan istället fokusera sin uppmärksamhet på att förstå en enda modelleringsmiljö. I denna studie visar vi hur probabilistiska grafiska modeller, tillsammans med effektiva inferensalgoritmer, ger en mycket flexibel grund för modellbaserat maskininlärning, och vi skisserar en storskalig kommersiell tillämpning av detta ramverk som involverar tiotals miljoner användare. Vi beskriver också begreppet probabilistisk programmering som en kraftfull programvarumiljö för modellbaserat maskininlärning, och vi diskuterar ett specifikt probabilistiskt programmeringsspråk som heter Infer.NET, som har använts i stor utsträckning i praktiska tillämpningar.
I Ref Bishop föreslås ett modellbaserat tillvägagångssätt för ML.
Model-based machine learning
{'venue': 'Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences', 'journal': 'Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}