[]
Hi, Ik heet Carlos Guestrin.
Ik ben de Amazon Machine learning professor.
>> Wacht, Ik ben de Amazone Machine Learning professor.
>> Wie ben jij?
>> Ik heet Emily Fox.
Ik ben de Amazon Machine Learning professor van de opleiding Computer Science.
En ik ben de Amazon Machine Learning professor van de opleiding Computer Science.
Wij zijn allebei van University of Washington in de plaats Seattle,
Dit is één van de Verenigde Staten.
[Lachen]. Dit is...
>> Dit is de Verenigde Staten van Amerika.
>> Van Amerika.
Ter verduidelijking.
Amerika.
.. [Lachen] Zo, welke competenties heb jij, Emily, om deze cursus te geven?
[Lachen] >> Moet ik mijn hele CV voorlezen?
Nee, alleen het begin ervan.
Wat zijn mijn competenties?
Oké.
Ik heb lang geleden, negen jaar op MIT gestudeerd, maar dat was niet voor
één studie; ik heb in die negen jaren meer studies gevolgd.
Maar, inderdaad, ik studeerde daar voor
mijn PhD in elektrotechniek en computer wetenschappen.
Moet ik nog meer competenties opsommen?
Ik denk dat dit wel genoeg is.
>> Zij heeft uitstekende kwalificaties.
Daarvan ben ik overtuigd.
[Lachen] En ik heb mij bachelor behaald bij de Universiteit van Sao Paulo in Brazilië.
En mijn doctoraat computer wetenschappen bij Stanford
Volgens Emily heb ik al een jarenlange ervaring met machine learning.
>> Inderdaad, al een lange tijd.
Zal ik nu vertellen waarom ik overgestapt ben naar Statitiek.
Nadat ik mij doctoraat in electrotechniek en
computer science had behaald heb ik aan de Duke universiteit een postdoc Statistiek gedaan
Maar ook mijn doctoraat omvatte al heel veel statistiek.
Maar de MIT universiteit had geen zelfstandige statistiek opleiding
toen ik daar studeerde. Dus ik ben voor statistiek auto-didact.
>> We kunnen alles wel zelf leren.
>> Ja >> [Lachen]
>> Daarom is er ook deze MOOC cursus.
>> [Lachend], We leren samen
Ik heb al een tijd ervaring is machine learning en ik ben erg enthousiast over
allerlei methoden van machine learning, in grote range van toepassingen.
Ik heb gewerkt aan theoretische algoritmen over planning onzekerheid voor
het kunnen beslissen met gebruik van machine learning.
Ik heb gewerkt aan sensor gegevens van gedistribueerde sensor systemen,
ook wel sensor netwerken genoemd en tegenwoordig Internet of Things.
Maar dat is al lang geleden. Daarna heb ik me gefocussed op machine learning op grote schaal.
Dat is hoe kunnen machine learning methoden opgeschaald worden naar grote hoeveelheden gegevens?
Sommige van die resultaten zien we terug in deze specialisatie.
En wat heb jij gedaan?
Ik heb niet zo'n lange geschiedenis als Carlos.
[Lachend]. Maar wat ik er leuk vind
is het werken met tijdreeks applicatie, waarbij gegevens met tijdstempels beschikbaar komen.
en waaruit de onderliggende structuren of patronen van de gegevens gevonden worden.
Mijn onderzoek focust zich op het opschalen naar
multi dimensionale en zeer grote verzamelingen tijdreeks waarneming
vooral als er complexe dynamiek aanwezig is.
Een ander interessegebied van is bestudering van de interferenties
bij streaming data.
Ook heb ik gewerkt aan verschillende praktische toepassingen.
Sommigen hebben echt mij passie.
Op dit moment vooral neuro wetenschappen.
Maar ook toepassingen op spraak- en bewegingsanalyse,
Analyse van menselijk bewegen, analyse van financiële data, enzovoort.
Veel van die dat hebben een dynamisch en tijdelijk gedrag.
dat intrigeert me erg.
>> Ja? >> Niet, ja, dat is het.
>> En wij hebben al een lange tijd onderwijs in machine learning gegeven.
Ook universitair onderwijs. >> Sommige meer dan anderen.
>> Die grap houdt nooit op.
>> Nee. >> veel universitair onderwijs.
Dus die zijn wij. Het is voor ons een uitdagend ervaring
om een online cursus te verzorgen.
>>Ja.
>> Hoe kwam jij er toe om deze online cursus te geven.
>> Hoe ik dat besloten heb?
Dat is een goede vraag.
Er zijn veel redenen waarom ik deze online cursus wil geven.
Maar de basis reden is hoe we machine learning kennis kunnen verspreiden
onder een groot publiek.
Persoonlijk kom ik va een ander ander achtergrond in het lesgeven.
en Carlos ook. Daarom zijn we dit
experiment gestart om machine learning en statistiek zo les te geven.
Ik denk dat dit een hele leuk manier is om op basis niveau aan een
breed publiek kennis over te dragen. Daarvoor ben ik enthousiast.
Een ander reden is dat ik dit in de toekomst
ook voor andere groepen, waaraan ik les geef op de universiteit, wil toepassen.
Dat is op de University of Washington, als assistent professor.
[Lachend], maar niet zo lang meer.
Dus ik ben ook erg enthousiast over hoe machine learning onderwezen wordt.
We hebben er lang over nagedacht hoe we
Machne learning op een nieuwe manier te ondewijzen.
In deze specialisatie,
zoals vaker ter sprake zal komen, zullen we machine learning op
een andere manier benaderen als hoe andere dat doen.
We gaan ons eerst richten op het toepassen en begrijpen wat
er praktisch kan met machine learning. Daarna gaan we de methoden verder bestuderen
en inhoudelijk begrijpen hoe deze methoden gebouwd zijn en hoe deze nuttig in te zetten zijn.
Deze module is voor ons bedoeld om
een nieuwe manier te vinden om machine learning te onderwijzen. Een manier die cool is.
>> Het is cool.
>> We zijn er erg enthousiast over.
>>Ja.
We zijn enthousiast.
[GELACH]
[]