Robust Learning Methods for Imprecise Data and Cautious Inference

La rappresentazione, quantificazione e gestione dell'incertezza è uno dei problemi centrali nell'Intelligenza Artificiale, ed in particolare nel Machine Learning, in cui l'incertezza è intrinsecamente collegata alla natura induttiva dell'apprendimento. Tra diverse forme d'incertezza, la modellazione dell'imprecisione, cioè il problem di gestire dati o conoscenza imperfetta o incompleta, ha recentemente attratto molto interesse nella comunità di ricerca, per via delle sue implicazione teoriche e applicate sull'uso di strumenti basati sul Machine Learning. Questo lavoro si concentra sul problema di gestire l'imprecision nel Machine Learning, sotto due diverse prospettive. Da un lato, l'imprecisione che riguarda i dati di input alla pipeline di Machine Learning, da cui si origina il problema dell'apprendimento da dati imprecisi. Dall'altro, l'imprecisione come strumento per implementare processi di quantificazione dell'incertezza nel Machine Learning, al fine di permettere a questi ultimi di fornire previsioni set-valued e portare quindi alla definizione di metodi di inferenza cauta. Lo scopo di questo lavoro, quindi, riguarda lo studio teorico ed empirico dei due scenari summenzionati. Per quanto riguarda il problema dell'apprendimento da dati imprecisi, il focus principale riguarda l'investigazione del problema dell'apprendimento da fuzzy label, sia da un punto di visto teorico che algoritmo. I contributi principali includono: la proposta di una caratterizzazione teorica del problema; la proposta di un nuovo algoritmo di ensemble, basato su pseudo-label, e il suo studio dal punto di visto teorico ed empirico; l'applicazione del summenzionato algoritmo in tre problemi medici reali; ed infine la proposta e lo studio di algoritmi di feature selection per ridurre la complessità computazionale e limitare la "curse of dimensionality" per algoritmi di apprendimento da fuzzy label. Per quanto riguarda l'inferenza cauta, il focus principale riguarda lo studio teorico di tre framework per l'inferenza cauta e lo ...