Αλγόριθμοι για πολυταξική ταξινόμηση με διεφθαρμένα δείγματα

Η επιτυχία των σύγχρονων Αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης συνήθως εξαρτάται από το γεγονός ότι υπάρχει ένας μεγάλος αριθμός σωστά ετικετοποιημένων παραδειγμάτων. Ωστόσο, στην πράξη, η διαδικασία ετικετοποίησης παραδειγμάτων είναι εξαιρετικά κοστοβόρα και συχνά μη αξιόπιστη. Για αυτό το λόγο υπάρχει ένας μεγάλος αριθμός έργων που αφορούν την ανάπτυξη Αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης που λειτουργούν με διεφθαρμένα δείγματα. Ωστόσο, οι προηγούμενες εργασίες απευθύνονται συνήθως σε προβλήματα Δυαδικής Κατηγοριοποίησης. Σε αυτήν τη διατριβή, μελετούμε Αλγορίθμους και Πολυπλοκότητα για τα προβλήματα Πολυταξικής Κατηγοριοποίησης με χονδροειδής ή Θορυβώδεις ετικέτες. Εξετάζουμε τη σχέση ανάμεσα σε αυτά τα προβλήματα και διερευνούμε την υπολογιστική πολυπλοκότητα τους υπό διάφορες υποθέσεις. Συγκεκριμένα, αναπτύσσουμε έναν αλγόριθμο  για πολυταξική μάθηση με αγνώστικούς θορύβους ετικέτας υπό την κανονική κατανομή, που συνεπάγει επίσης έναν αλγόριθμο για το πρόβλημα μάθησης με χονδροειδής ετικέτες. Επίσης, εμπνευσμένοι από την τρέχουσα έρευνα για μάθηση με χονδροειδής ετικέτες, αναπτύσσουμε έναν αλγόριθμο για τη μάθηση με Τυχαίο Θόρυβο Κατηγοριοποίησης χωρίς την εκτίμηση τον πίνακα μετάβασης του θορύβου. Τέλος, εξετάζουμε μερικέςειδικές, αλλά συχνά μελετημένες περιπτώσεις για το πρόβλημα μάθησης με χονδροειδής ετικέτες και αναπτύσσουμε αλγόριθμους πολυωνυμικού χρόνου.