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La ex alumna de la ECE de Texas Jette Henderson, que terminó su doctorado en agosto, recibió el premio al mejor trabajo de estudiante por el trabajo «PIVETed-Granite: Computational Phenotypes through Constrained Tensor Factorization» en el taller KDD MLMH sobre aprendizaje automático para la atención sanitaria celebrado en Londres en agosto. Jette trabajó bajo la supervisión del profesor de ECE de Texas Joydeep Ghosh.  El artículo utiliza un tipo especial de factorización tensorial que se guía por las pruebas de PubMed, un enorme repositorio de literatura médica, para extraer ideas significativas de los registros sanitarios electrónicos.

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El aprendizaje automático (AM) es un campo de investigación dedicado a la comprensión y construcción de métodos que «aprenden», es decir, métodos que aprovechan los datos para mejorar el rendimiento en algún conjunto de tareas[1] Se considera una parte de la inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo basado en datos de muestra, conocidos como datos de entrenamiento, con el fin de hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello[2]. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como en medicina, filtrado de correo electrónico, reconocimiento de voz y visión por ordenador, donde es difícil o inviable desarrollar algoritmos convencionales para realizar las tareas necesarias[3].

Un subconjunto del aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la estadística computacional, que se centra en la realización de predicciones mediante ordenadores, pero no todo el aprendizaje automático es aprendizaje estadístico. El estudio de la optimización matemática aporta métodos, teoría y dominios de aplicación al campo del aprendizaje automático. La minería de datos es un campo de estudio relacionado, que se centra en el análisis exploratorio de datos a través del aprendizaje no supervisado[5][6] Algunas implementaciones del aprendizaje automático utilizan datos y redes neuronales de una manera que imita el funcionamiento de un cerebro biológico[7][8] En su aplicación a los problemas empresariales, el aprendizaje automático también se conoce como análisis predictivo.

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En la ecuación anterior (1), «» son los datos de entrada, y «» denota el residuo y un número de componentes de funciones de modo intrínseco donde . Tras la descomposición, se extrae un número de características del conjunto de datos en la técnica MEMF-GEBSVC para reducir el tiempo necesario para la detección de ataques. Inicialmente, se crea un conjunto de puntos en función de la secuencia de Hammersley para el muestreo en una esfera (). A continuación, se calcula la proyección de los datos de entrada multivariados y a lo largo de un vector de dirección para todo lo que da . A continuación, se localiza el punto de tiempo en función de los máximos del conjunto de datos proyectados. Se interpola para todos los para todos los valores de para obtener las curvas envolventes multivariadas . Después de eso, la media de las curvas envolventes para un conjunto de vectores de dirección se calcula como sigue:

Los archivos se utilizarán como entrada. Los datos para la tarea MapReduce están contenidos en los archivos de entrada Formato de entrada es el siguiente: después de eso, Formato de entrada especifica cómo estos archivos de entrada deben ser divididos y leídos.Los siguientes componentes se incluyen: Divisiones de entrada, lectores de registros, mapeadores, combinadores, partidores, barajadores y ordenadores, y lectores de registros.El enfoque de MapReduce había sido modificado en el libro para incluir las fases de ejecución, que habían sido publicadas previamente.En la ecuación anterior (2), se determina la media del conjunto de vectores de dirección. La diferencia entre los datos y el valor medio es la primera componente . Está dada matemáticamente por

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Las pruebas A/B, también conocidas como experimentos controlados en línea, han sido utilizadas a escala por las empresas basadas en datos para orientar las decisiones y probar ideas innovadoras. Mientras tanto, la no estacionariedad, como el efecto de la hora del día, puede surgir comúnmente en varias métricas empresariales. Demostramos que un tratamiento inadecuado de la no estacionariedad puede hacer que las pruebas A/B sean estadísticamente ineficaces o inválidas, lo que lleva a conclusiones erróneas. Para resolver estos problemas, desarrollamos un nuevo marco que proporciona un modelado apropiado y un análisis estadístico adecuado para las pruebas A/B no estacionarias. Sin cambiar la infraestructura de ningún procedimiento de test A/B existente, proponemos un nuevo estimador que considera el tiempo como una covariable continua para realizar una estratificación posterior con un número de niveles de estratificación que depende de la muestra. Demostramos el teorema del límite central en un régimen natural de limitación bajo la no estacionariedad, de modo que se dispone de una inferencia estadística válida para muestras grandes. Demostramos que el estimador propuesto alcanza la varianza asintótica óptima entre todos los estimadores. Cuando la fase de diseño del experimento de una prueba A/B lo permite, proponemos un nuevo enfoque de aleatorización por grupos de tiempo para lograr un mejor equilibrio en las asignaciones de tratamiento y control en presencia de la no estacionariedad del tiempo. Para ilustrar el análisis teórico se realiza un breve relato de experimentos numéricos.