A Framework for Evaluating Approximation Methods for Gaussian Process Regression

Gaussian process (GP) predictors are an important component of many Bayesian approaches to machine learning. However, even a straightforward implementation of Gaussian process regression (GPR) requires O(n^2) space and O(n^3) time for a data set of n examples. Several approximation methods have been proposed, but there is a lack of understanding of the relative merits of the different approximations, and in what situations they are most useful. We recommend assessing the quality of the predictions obtained as a function of the compute time taken, and comparing to standard baselines (e.g., Subset of Data and FITC). We empirically investigate four different approximation algorithms on four different prediction problems, and make our code available to encourage future comparisons

Detección automática de texto engañoso mediante un modelo de espacio semántico continuo.

Este libro presenta un nuevo método para identificar el engaño en los textos mediante técnicas del procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático. El proceso general que sigue el enfoque propuesto es el siguiente: mediante herramientas del procesamiento del lenguaje natural, los textos se convierten a un espacio vectorial, es decir, se generan vectores de características; después son aplicados diversos métodos de selección de atributos para discriminar aquellas características poco relevantes; por último, los vectores resultantes se envían a un algoritmo de clasificación supervisada que identifique si son engañosos o veraces.Una línea de estudio particular dentro de la inteligencia artificial es el procesamiento del lenguaje natural, el cual tiene como objetivo facilitar la comunicación entre la computadora y el lenguaje humano.Universidad Autónoma del Estado de Méxic