BCAMeko ikertzaile baten artikulu berria Journal of Machine Learning Research aldizkarian

Ikerbasqueko ikertzaile elkartuak, Santiago Mazuelasek, "Minimax Risk Cassifiers with 0-1 Loss" artikulua argitaratu du Journal of Machine Learning Research (JMLR) ospetsuan

Santiago Mazuelasek (Basque Center for Applied Mathematics - BCAMeko Data Science arloko Ikerbasqueko ikertzaile elkartua) “Minimax Risk Classifiers with 0-1 Loss” artikulua argitaratu du berriki Journal of Machine Learning Research (JMLR) ospetsuan. Seguruenik, JMLR da Machine Learning arloko munduko aldizkaririk entzutetsuena. % 20tik beherako onarpen tasa du eta bere kontseilu editoriala alorreko ikertzaile onenek osatzen dute, besteak beste, Alan Turing Saria jaso duten zenbait ikertzaile eta Google Research erakundeko presidenteordea.

“Minimax Risk Classifiers with 0-1 Loss” artikulua nazioarteko lankidetza bati esker garatu da, Bahiako Unibertsitate Federaleko (Brasil) Mauricio Romerorekin eta Holandako Matematika eta Informatika Ikerketa Institutu Nazionaleko Peter Grünwaldekin batera. Romero optimizazio konbexuan aditua den irakasle elkartua da eta Visiting Fellow izan zen BCAMen 2021ean. Grünwald irakaslea Leideneko Unibertsitateko katedraduna eta CWI ikaste automatikoko taldeko burua da, Van Dantzig saria jaso zuen 2010ean eta Ikaste Konputazionalaren Elkarteko presidentea ere bada. Argitaratu den artikulua posible egin duen nazioarteko ikerketa lankidetza artikulu zientifikoaren lehenengo egilea den Santiago Mazuelasek zuzendu du.

Artikuluak Minimax Arrisku Sailkatzaileak (MRC) aurkezten ditu, hau da, kasurik okerrenean, sailkapen arau orokorren gainean, 0-1 galera murrizten duten eta errendimendu berme zorrotzak eskaintzen dituzten sailkatzaileak. Artikuluan ikus daitekeenez, MRCen laginetik kanpoko errendimendua modu fidagarrian zenbatetsi daiteke ikasketan, eta MRCek koherentzia unibertsal handia lortzen dute ezaugarri aberatsen mapaketak baliatuta. Uneko metodoek ez bezala, proposatu den metodologiak eskaintzen dituen sailkapen teknikak ez daude entrenamendu lagin espezifikoen mende, ez eta ordezko hipotesien galera/mota hautaketen mende ere. Aldiz, MRC ikasketa igurikimen zenbatespenetan oinarritzen da, eta bere alborapen induktiboaren jatorri bakarra zenbatesten diren igurikimenak definitzen dituzten ezaugarrien mapaketa da. Beraz, aurkeztutako metodoek teknika sendoak eskaini ditzakete ohiko kasuetatik haratago doazen egoera praktikoetan, esaterako, banaketa desberdina jarraitzen duten edo isats astunak dituzten entrenamendu laginak. BCAMeko Machine Learning taldeak dagoeneko erabili du metodologia hori hainbat aplikazio garrantzitsutan, hala nola COVID-19 infekzioen pronostikoa eta energiaren kontsumo eta prezioaren iragarpena.

Argitaratutako artikulua Santiago Mazuelasek, bere laguntzaile eta ikasleekin batera, urtetan zehar garatu duen ikerketa ahaleginaren emaitza da. Ikerketa ahalegin horri esker, sailkapen gainbegiratuko metodologia berritzaile bat garatzen ari dira, arriskuaren murrizketa enpirikoaren (ERM) ohiko planteamendutik haratago doana eta kasurik okerrenean ere errore probabilitateak murrizten dituzten sailkapen arauak eskaintzen dituena. Taldeak azken hiru urteetan lortutako emaitzak sei argitalpenetan islatu dira, arloko aldizkari eta konferentzia ospetsuenetan, hala nola NeurIPs, ICML eta JMLR. Lan hauen egileen artean daude BCAMeko hiru ikertzaile senior (Santiago Mazuelas, Aritz Pérez eta José A. Lozano), BCAMeko hiru doktorego ikasle (Verónica Álvarez, José Segovia eta Kartheek Reddy) eta lau nazioarteko laguntzaile (Holandako Peter Grünwald, Txinako Yuan Shen, Estatu Batuetako Anqi Liu eta Brasilgo Mauricio Romero). Hurrengo urteetan, taldeak ikerketa ildo horretatik jarraituko du, ikasle eta nazioarteko laguntzaileen taldea zabalduz, eta betiere argitalpenen kalitate maila bera mantenduz.

Santiago Mazuelasi buruz

Santiago Mazuelasek Matematika eta Telekomunikazioetako Ingeniaritza doktoregoak lortu zituen Valladolideko Unibertsitatean, 2009an eta 2011n, hurrenez hurren. Gaur egun, Ikerbasque ikertzailea da Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) zentroan. BCAMera iritsi aurretik, ingeniari moduan aritu zen Qualcomm Corporate Research and Development erakundean 2014tik 2017ra. Horren aurretik, 2009tik 2014ra, doktorego ondoko ikertzailea izan zen Massachusetts Institute of Technology (MIT) erakundeko Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) laborategian. Bere ikerketa interes nagusia matematikak arazo praktikoak ebazteko aplikatzean datza. Gaur egun, bere lanak ikaste automatikoan eta seinale estatistikoen prozesamenduan jartzen du arreta. Young Scientist (Zientzialari Gaztea) saria jaso zuen Union Radio-Scientifique Internationale (URSI) erakundearen 2007ko sinposioan, eta IEEE ComSoc erakundearen Early Achievement (Lorpen Goiztiarra) saria 2018an. Bere artikuluek hainbat sari jaso dituzte ere: IEEE Communications Society-ren Fred W. Ellersick saria 2012an, SEIO-FBBVA Best Applied Contribution in the Statistics Field saria 2022an, eta artikulu onenen saria 2013ko IEEE ICCan, 2011ko IEEE ICUWBan eta 2011ko IEEE Globecom konferentzian.