Quais são alguns dos últimos desenvolvimentos e tendências em teoria e aplicações de aprendizagem estatística?

2 Aprendizagem online

O aprendizado on-line é uma configuração onde o algoritmo de aprendizagem recebe um fluxo de dados e tem que atualizar sua saída ou decisão após cada observação, sem saber os dados futuros ou a função alvo. O aprendizado on-line é relevante para muitos cenários do mundo real, como pesquisa na Web, sistemas de recomendação ou publicidade on-line, onde os dados são dinâmicos, em grande escala ou imprevisíveis. O aprendizado on-line apresenta desafios e oportunidades diferentes da configuração tradicional de aprendizado em lote, onde o algoritmo tem acesso a todo o conjunto de dados de uma só vez. Alguns dos mais recentes desenvolvimentos e tendências na aprendizagem on-line incluem novos algoritmos e análises para otimização convexa online, bandidos online, aprendizagem por reforço on-line ou aprendizagem on-line com gráficos de feedback.

3 Aprendizagem profunda

O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que usa redes neurais com várias camadas de transformações não lineares para aprender padrões complexos e de alta dimensão a partir de dados. O aprendizado profundo alcançou um sucesso notável em muitos domínios, como visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala ou modelagem generativa. No entanto, o aprendizado profundo também apresenta muitos desafios teóricos e práticos, como entender por que e como as redes neurais profundas funcionam, como treiná-las de forma eficiente e robusta, como interpretar e explicar seus resultados ou como garantir sua justiça e privacidade. Alguns dos mais recentes desenvolvimentos e tendências em aprendizagem profunda incluem novas arquiteturas e métodos de otimização, garantias teóricas e insights, aprendizagem adversarial e robusta, aprendizagem explicável e interpretável ou aprendizagem federada e distribuída.

5 Aprendizagem bayesiana

A aprendizagem bayesiana é um paradigma de aprendizado de máquina que usa a teoria da probabilidade e a regra de Bayes para modelar a incerteza e atualizar crenças com base em dados e conhecimento prévio. A aprendizagem bayesiana pode fornecer uma maneira flexível e baseada em princípios de lidar com dados complexos e diversos, incorporando conhecimento de domínio, quantificando confiança e variabilidade, ou lidando com dados ausentes ou ruidosos. A aprendizagem bayesiana também pode permitir modelos mais expressivos e poderosos, como modelos hierárquicos, modelos de mistura, modelos de variáveis latentes ou redes neurais bayesianas. Alguns dos mais recentes desenvolvimentos e tendências na aprendizagem bayesiana incluem inferência variacional e métodos de aproximação, aprendizagem profunda bayesiana e programação probabilística, não-parametria bayesiana e modelos infinitos, ou aprendizagem ativa e sequencial bayesiana.