[general_dat] Invitación a la defensa de tesis de licenciatura de Macarena Piaggio.

[Gustavo Landfried]

Hola!


Invitamos a la defensa de Tesis de Licenciatura en Ciencias de la
Computación titulada "Matchbox: un modelo bayesiano de recomendaciones", el
viernes 20 de septiembre a las 14:00, en la Sala 1604 del Pabellón 0 +
Infinito.



Título: *Matchbox: un modelo bayesiano de recomendaciones*

Tesista:
*Macarena Piaggio*

Directores: Gustavo Landfried y Esteban Mocskos
Jurados: Inés Caridi y Gastón Bujía.

Fecha: Viernes 20 de septiembre a las 14:00.

Lugar: Sala 1604 del Pabellón 0 + Infinito.


Resumen:
Los sistemas de recomendación son modelos probabilísticos que ordenan un
conjunto de acciones en función de su impacto sobre un determinado
objetivo. Para ello es necesario hacer inferencia sobre las variables
ocultas del modelo. Una de las clases de modelos de recomendación de ítems
están basados en la descomposición en valores singulares de la matriz de
puntajes que los usuarios asignan a los ítems. Sin embargo, en este caso la
inferencia no puede realizarse de forma exacta. En el año 2009 Microsoft
desarrolló una aproximación eficiente para realizar inferencia en sistema
de recomendación por factorización de matrices mediante pasaje de mensajes
entre los nodos de la red bayesiana (variables y funciones), garantizando
que la distribución conjunta aproximada (q) minimice la divergencia
Kullback-Leibler respecto a la solución por inferencia exacta (p). En este
trabajo: documentamos de forma completa la matemática del algoritmo
desarrollado por Microsoft; realizamos nuestra propia implementación del
algoritmo de inferencia por pasaje de mensajes; y evaluamos nuestra
implementación respecto de la versión oficial de Microsoft y de otros
modelos de aprendizaje automático de propósito general.