« Forschungslandschaft: Projekte

Die Vervollständigung von Matrizen ist ein wesentliches Problem im modernen maschinellen Lernen, da es z.B. für die Kalibrierung von Empfehlungssystemen wichtig ist. Wir betrachten das Problem der Matrixvervollständigung in einer Umgebung, in der der Lernende wählen kann, wo er Stichproben nimmt. In diesem Fall kann es von Interesse sein, Teile der Matrix genauer zu untersuchen, bei denen sich herausstellt, dass die Komplexität hoch ist (höherer lokaler Rang), das Wissen begrenzt ist (wenige Stichprobenpunkte) oder das Rauschen hoch ist. Im Rahmen dieses Projekts soll zunächst das Problem des aktiven Lernens für die Matrixvervollständigung untersucht werden, wenn die Matrix in Blocksubmatrizen mit kleinem Rang, die bekannt sind, unterteilt werden kann, und dann der allgemeinere Fall, in dem dies nicht möglich ist.