# [МУЗЫКА]
Привет! Я Карлос Гестрин
Я профессор по курсу машинного обучения кафедры Amazon
Подожди, я профессор по курсу машинного обучения кафедры Amazon
Кто ты?
Я Эмили Фокс
Так, я профессор по курсу машинного обучения в области информатики
А я профессор по курсу машинного обучения в области статистики
Мы оба находимся в Вашингтонском университете в Сиэттле
Это Соединенные Штаты
[Смеется] Да.
Это Соединенные Штаты Америки
Америки
Чтобы быть точным
Америка
[Смеется] Итак, что привело тебя к преподаванию курса, Эмили?
[Смеется] Я должна прочитать свое резюме?
Нет, только его начало
Что я умею?
Ладно.
Итак, я училась в МТИ очень долго, 9 лет, но понятно, что за это время
я получила не один диплом, а парочку [смеется] за те 9 лет
Но да, я там получала
кандидатскую степень в области электроники и информатики
Мне стоит рассказывать дальше?
Я думаю, итак достаточно
Она очень образованна
Просто дай мне сказать это
[Смеется] А я получил бакалавра в университете Сан Паулу, Бразилия
А потом защитил кандидатскую по информатике в Стенфорде
Я работаю в области машинного обучения очень долго, как любит говорить Эмили.
Очень долго
Я думаю мне стоит рассказать немного, почему я решила перейти в статистику
Итак, после того, как я защитила кандидатскую по электронике и
информатике, я проводила исследование по статистике в университе Дьюка и
если честно, большая часть моей кандидатской была о статистике
Но в МТИ на данный момент нет кафедры статистики
и не было, когда я там училась поэтому, я могу называть себя статистиком-самоучкой
И мы все можем учится самостоятельно
Да
Как раз для этого мы сделали этот онлайнт курс.
[Смеётся] Мы учимся вместе!
Итак, я работаю в области машинного обучения достаточно долго, и меня восхищают
методы машинного обучения и их разнообразие
Я работал над разделам теорией алгоритмов, который называется планирование с учетом неопределенности
для принятия решений, использующих машинное обучение
Я работал с данными, получаемыми c распределенных сенсоров
которые называют сенсорными сетями, а сегодня это Интернет вещей (IoT)
Но это было давно, и затем я сфокусировался на очень больших системах машинного обучения
Как масштабировать системы машинного обучения, чтобы они справлялись с очень большим количеством данных?
Мы будем использовать некоторые из тех идей в этом курсе
Как насчет тебя?
У меня нет такого большого опыта , как у Карлоса
[Смеётся] Но что мне очень нравится
это обрабатывать временные ряды, это данные, которые приходят постоянно
и мы хотим найти структуру и закономерности в этих данных
В своих исследованиях я много фокусируюсь на том, как обрабатывать
данные высоких размерностей или большие выборки временных рядов
особенно когда они подвержены очень сложной динамике
А также я очень заинтересована в том как делать
статистические выводы в режиме реального времени при поступлении новых данных
И я работала над самыми разными приложениями,
некоторые из которых меня вдохновляют
Прямо сейчас я занимаюсь нейробиологией
Я также работала над обработкой голосовых данных, приложениями захвата движения,
анализа человеческих движений, финансовыми данными и этот список можно продолжать бесконечно
Но большинство данных имеют действительно значительную временную структуру
и это моё увлечение.
- Да - Да, это так.
И мы учили машинному обучению на протяжении долгого времени и
в том числе в рамках университета >> кое кто из нас дольше, чем другие
Эта шутка никогда не надоест
Нет Многие в рамках университета
И вот мы здесь. Это захватывающий опыт
преподавать этот онлайн курс.
Да.
Итак, как ты решила создать этот онлайн курс?
Как я решила?
Это очень хороший вопрос
Было много причин почему я захотела сделать этот онлайн курс
Но действительно существенная причина была распространить
машинное обучение среди широкой аудитории
потому что лично я пришла с совершенно другим опытом и подготовкой,
как и Карлос, поэтому мне пришлось
потратить много сил, чтобы изучить машинное обучение и статистику
И я думаю это отличный способ научить самому основному в этой области
самую широкую аудиторию, и это ещё одно из моих увлечений.
Ещё одна причина в том, что другие будущие цели
как передавать это другим группам, с которыми я взаимодействую в кампусе как учитель
в Вашингтонском университете, ассистент [СМЕХ] профессора.
[СМЕХ] Не на долго
Итак, да, я очень воодушевлен тем как преподаётся машинное обучение
И мы действительно много думали о том, как донести
идею машинного обучения по-новому
Итак, в данной специализации,
как мы поговорим ещё в этом модуле, мы будем постигать машинное обучение
немного в ином ключе, чем в других местах
Мы прежде всего сфокусируемся на приложениях,
понимании влияния машинного обучения и затем углубимся
в понимание того, как создаются эти методы и чем они могут быть полезны
Важная часть всего этого для
нас — это создать новый способ учить машинному обучению, что круто
Это круто
Так что мы взволнованы
Да.
Мы взволнованы
(Смех)
# [МУЗЫКА]