[]
Hoe denk je nu over machine learning?
>> het is interessant.
Zoals ik al eerder zei,
Ik wil me bezighouden met robots,
Ik wilde echt robots bouwen en ik dacht
Dat robots bouwen is te maken heeft met mechanical engineering
Dus ik begin is mechanical engineering te bestuderen, totdat ik me realiseerde dat het moeilijkste daarvan
de 'robot-hersenen' zijn. Dat leidde mij naar het vakgebied computer wetenschappen en
toen realiseerde ik dat het moeilijkste onderdeel van deze kunstmatige intelligentie het begrijpen van data is
Zodoende kwam ik terecht bij machine learning en haalde ik mijn doctoraat in machine learning.
Zo dat is mijn reis van denken over robots,
tot het enthousiast worden voor data en machine learning.
En voor jou?
>> Vergelijkbaar maar via een andere weg.
Ik was niet bezig met het lezen van Issac Asimov en het opbouwen van aspiraties
om robots te bouwen. Ik werkte echt met robots.
Maar wat me echt bracht bij machine learning is toen ik
bezig was met een doel-volg-systeem, waarmee echt grote
objecten als vliegtuigen gevolgd kunnen worden.
Met daarbij dat het vliegtuig probeert het doel-volg-systeem te ontwijken.
Het probleempunt is dat die systemen zicht echt bezighouden
met de aanname dat je de fysieke eigenschappen van het vliegtuig kent en
dat je weet dat er naar rechts of links gedraaid wordt.
Dit zijn de fysieke eigenschappen als het vliegtuig recht vliegt
of aan het landen is.
Zo bouwden we modellen gebaseerd op de fysieke eigenschappen van het systeem.
Voor allerlei verschillende situaties, maar
wat zou er gebeuren als het ding iets zou doen wat we niet voorzien hadden
dan zou het systeem zich willen aanpassen en zeggen
het is gewoon snel aan het wisselen tussen een linkerdraai en rechterdraai.
Maar dat beschreef niet wat er echt gebeurde.
Dus dacht ik dat er een betere manier moet zijn om de parameters te leren van
de modellen die toepasten en op één of andere manier
de onzekerheid inschatten over wat we echte geloofden in het door ons gespecificeerde model.
zodat het wat meer robuust wordt in zulk soort situaties.
Dat bracht me in de wereld van machine learning en statistiek.
>> Dus, zoals je gezien hebt, ik kwam van mechanical engineering en
kwam daarna uit bij data en van daaruit bij machine learning.
Komende vanuit electrical engineering en vliegtuig volg systemen uitkomende
bij machine learning.
Maar nu is het echt interessante, want we zien mensen uit allerlei disciplines
terechtkomen bij machine learning.
We zien natuurkundigen enthousiast voor data,
we zien biologen,
>> sociale studies, filosofie.
>> allerlei wiskundigen en doe-het-zelf statistici
We houden ons allemaal bezig met wetenschap, >> ook kunst.
Je wilt altijd kunst noemen.
>> Inderdaan, op de Canegie Mellon opleiding
waren ook sommige kunst studenten die mij machine learning lessen volgden.
Zij maakten echt kunstzinnige installaties met binnenin machine learning.
Dat is erg verbazingwekkend.
Ik en mijn vriend gaven zelf les aan een
klas over het bouwen van kunst installaties die machinetaal gebruiken.
Een grote varieteit aan met mensen met verschillende achtergronden, leeftijdscategoriën,
denken na over data sciencs, over machine learning
het het bouwen van intelligente toepassingen. Ze zijn allemaal enthousiast voor data.
En dat is cool.
>> Het is cool: zo beëindigen we alle chats in deze cursus.
Het is cool.
>> Het is cool.
[Lachend] >> tot ziens.
>> Cool [Lachend]
[]