¿Cuáles son algunos de los últimos desarrollos y tendencias en teoría y aplicaciones del aprendizaje estadístico?

2 Aprendizaje en línea

El aprendizaje en línea es un entorno en el que el algoritmo de aprendizaje recibe un flujo de datos y tiene que actualizar su salida o decisión después de cada observación, sin conocer los datos futuros o la función objetivo. El aprendizaje en línea es relevante para muchos escenarios del mundo real, como la búsqueda web, los sistemas de recomendación o la publicidad en línea, donde los datos son dinámicos, a gran escala o impredecibles. El aprendizaje en línea plantea diferentes desafíos y oportunidades que el entorno tradicional de aprendizaje por lotes, donde el algoritmo tiene acceso a todo el conjunto de datos a la vez. Algunos de los últimos desarrollos y tendencias en el aprendizaje en línea incluyen algoritmos novedosos y análisis para la optimización convexa en línea, bandidos en línea, aprendizaje de refuerzo en línea o aprendizaje en línea con gráficos de retroalimentación.

3 Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas de transformaciones no lineales para aprender patrones complejos y de alta dimensión a partir de datos. El aprendizaje profundo ha logrado un éxito notable en muchos dominios, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz o el modelado generativo. Sin embargo, el aprendizaje profundo también plantea muchos desafíos teóricos y prácticos, como comprender por qué y cómo funcionan las redes neuronales profundas, cómo entrenarlas de manera eficiente y robusta, cómo interpretar y explicar sus resultados o cómo garantizar su equidad y privacidad. Algunos de los últimos desarrollos y tendencias en deep learning incluyen nuevas arquitecturas y métodos de optimización, garantías teóricas y conocimientos, aprendizaje adversarial y robusto, aprendizaje explicable e interpretable, o aprendizaje federado y distribuido.

5 Aprendizaje bayesiano

El aprendizaje bayesiano es un paradigma de aprendizaje automático que utiliza la teoría de la probabilidad y la regla de Bayes para modelar la incertidumbre y actualizar las creencias basadas en datos y conocimientos previos. El aprendizaje bayesiano puede proporcionar una forma flexible y basada en principios de tratar con datos complejos y diversos, incorporando conocimiento de dominio, cuantificando la confianza y la variabilidad, o haciendo frente a datos faltantes o ruidosos. El aprendizaje bayesiano también puede permitir modelos más expresivos y poderosos, como modelos jerárquicos, modelos de mezcla, modelos de variables latentes o redes neuronales bayesianas. Algunos de los últimos desarrollos y tendencias en el aprendizaje bayesiano incluyen inferencia variacional y métodos de aproximación, aprendizaje profundo bayesiano y programación probabilística, modelos bayesianos no paramétricos e infinitos, o aprendizaje bayesiano activo y secuencial.