[MÚSICA] Então, como você começou com Aprendizado de Máquina? É interessante. Então, como eu falei sobre
no tópico anterior Eu comecei porque eu realmente
me interessava por robôs Eu realmente queria construir robôs e,
pensei bem, a maneira para construir robôs é fazer engenharia mecânica Então eu comecei fazer engenharia mecânica, 
e então eu percebi o trabalho duro sobre a construção de robôs é o cérebro do robô, 
e isso que me levou a Ciência da Computação, e então eu percebi a parte mais difícil
de Inteligência Artificial que foi a compreensão dos dados e eles me levaram a aprendizado de máquina, então,
eu fiz meu doutorado em aprendizado de máquina Então essa é jornada de 
pensar sobre robôs, todos esses caminhos para tornar-se alguém mais animado
sobre dados e aprendizado de máquina. Então, e você? similar, mas, uma jornada diferente. Eu não estava lá sentado lendo Isaac Asimov
fazendo essas aspirações para a vida toda para construir robôs, mas, eventualmente eu
atualmente estava trabalhando com robôs. mas, a coisa que eu realmente me trouxe
a aprendizado de máquina é que eu estava procurando por este seguimento
de aplicação onde eles estão tentando rastrear esses veículos altamente
evasivos como aviões então um avião voando e fazendo algumas
manobras para tentar evitar ser rastreado mas esse problema é que
esses sistemas foram realmente, realmente altamente projetados para assumir que
você saiba a física destes aviões, que você sabia que faria algum tipo de manobra como virar à direita e virar à esquerda. E é assim que a física funciona quando o avião está voando em linha reta ou ou pousando, ou coisas desse tipo. E então você constrói estes modelos que são conhecidos com base nas leis físicas do sistema. Todos estes modeles diferentes mas o que aconteceria é que a coisa faria algo que não havíamos previsto antes e o sistema tentaria se adaptar dizendo, "oh, ok, isto está rapidamente alternando entre virar à direita e a esquerda, direita, esquerda." Mas, claro,  isto na verdade não descreve o que está acontecendo, então eu pensei que deve existir algum modo melhor para de fato aprender os parâmetros dos modelos que estamos tentando implantar e de alguma forma capturar incertezas sobre o quanto nós de fato acreditamos no modelo que nós especificamos, para que seja um pouco mais robusto nesses tipos de situação. Então, foi isso que me trouxe até o Aprendizado de Máquina e estatísticas. Certo, então como você pode ver, eu vim da engenharia mecânica e e caí no aprendizado de máquina. Vim da engenharia elétrica e rastreamento de aviões e cai no aprendizado de máquina. Mas atualmente, é realmente excitante ver pessoas de todas as áreas se interessando por aprendizado de máquina. Nós vemos físicos excitados sobre dados. Vemos pessoas na biologia. Ciências sociais, filosofia. De todos os tipos de lugar, matemática, nós geramos estatísticas, fazemos ciência, toda a arte. Você sempre gosta de mencionar arte. Oh sim. Quando eu palestrei na Carnegie Mellon lá haviam alguns estudantes de arte que assistiram minha aula sobre aprendizado de máquina. E fizeram instalações muito legais que usam aprendizado de máquina dentro delas, o que é muito legal. Nós até ensinamos em uma aula com meu amigo sobre como construir instalações artísticas que usam aprendizado de máquina. Então nós vemos uma variedade de pessoas com diferentes formações, vivendo suas vidas, pensando sobre ciência de dados, pensando sobre aprendizado de máquina e construindo aplicações inteligentes e todos eles tem paixão pelos dados. O que é legal. É legal, é assim que nós vamos terminar todas as nossas conversas. Isso é legal. É legal. É legal. [RISADAS] Nos vemos na próxima conversa. Legal [RISADAS] [MÚSICA]