[NHẠC]
Anh tiếp cận học máy như thế nào?
Thực sự rất thú vị.
Như tôi đã nói trước đó trong module,
tôi bắt đầu bởi vì tôi thực sự quan tâm đến rô-bốt.
Tôi muốn tạo ra rô-bốt, và tôi nghĩ là ok,
cách để tạo ra rô-bốt là học kỹ thuật cơ khí.
Vì vậy tôi đã bắt đầu với kĩ thuật cơ khí, và sau đó tôi nhận ra điều khó khăn về
việc tạo ra rô-bốt là bộ não của rô-bốt, và điều đó đưa tôi tới với khoa học máy tính, và
sau đó tôi nhận ra phần khó của AI là hiểu dữ liệu và
chúng đưa tôi đến với học máy vì vậy tôi đã làm tiến sĩ về học máy.
Đó là cả một quá trình bắt đầu nghĩ về rô-bốt,
tất cả các cách để trở thành một người yêu thích dữ liệu và học máy.
Thế còn cô?
Cũng tương tự như anh nhưng khác một chút.
Tôi không ngồi đọc Issac Asimov lấy nguồn cảm hứng cho cuộc sống
để tạo ra rô-bốt, nhưng thực sự tôi đã làm việc với rô-bốt.
Nhưng thứ đưa tôi đến với học máy đó là tôi
xem xét các ứng dụng theo dõi mục tiêu ở những nơi
đang cố gắng theo dõi các phương tiện có khả năng ẩn tránh cao như là máy bay.
Vì thế một chiếc máy bay đang bay và tạo ra một số thủ thuật để thử và tránh bị theo dõi.
Nhưng vấn đề ở đây là các hệ thống thực sự
thực sự được thiết kế cao để giả định rằng bạn biết về kết cấu của chiếc máy bay,
bạn biết nó sẽ làm các thao tác rẽ phải và rẽ trái.
Và đây là cách vật lý như vậy khi máy bay bay thẳng hoặc
hạ cánh hoặc làm những thứ tương tự thế.
Và vì thế bạn sẽ tạo ra các mô hình dựa trên tính vật lý của hệ thống.
Tất cả các chế độ khác nhau nhưng
điều sẽ xảy ra là làm gì đó mà chúng ta chưa từng thấy trước đây và
hệ thống sẽ cố gắng đáp ứng bằng cách thông báo,
nhanh chóng chuyển đổi giữa rẽ phải, rẽ trái, rẽ phải, rẽ trái.
Nhưng tất nhiên nó không mô tả hết được cái gì sẽ xảy ra, vì vậy
tôi nghĩ phải có cách tốt hơn để thực sự học được các thông số
của các mô hình chúng ta đang cố gắng triển khai và bằng cách nào đó ghi lại
sự không chắc chắn về mức độ tin tưởng vào mô hình chúng tôi đã mô tả,
để được mạnh hơn một chút với các loại hoàn cảnh này.
Và đó là cách đưa tôi đến với học máy và thống kê.
Đúng, như bạn thấy, tôi đến từ kĩ thuật cơ khí và
đã được đưa đến với dữ kiệu và học máy.
Đến từ kĩ thuật điện và theo dõi máy bay và
đã tiếp cận đến học máy.
Nhưng hôm nay điều đó thực sự thú vị bởi vì chúng tôi thấy nhiều người từ nhiều lĩnh vực
đã tiếp cận với học máy.
Chúng tôi thấy các nhà vật lý hào hứng về dữ liệu.
Chúng tôi thấy những người trong ngành sinh học.
Khoa học xã hội, triết học.
Tất cả các ngành, toán học, thống kê,
Chúng tôi làm khoa học, nghệ thuật.
Anh luôn muốn đề cập tới nghệ thuật.
Oh đúng. Khi tôi giảng ở Carnegie Mellon
có nhiều sinh viên ngành nghệ thuật tham gia lớp học máy của tôi.
Và làm các nghệ thuật sắp đặt thú vị sử dụng học máy bên trong chúng,
điều này khá là tuyệt vời.
Chúng tôi thậm chí dạy một lớp ở đấy có bạn của tôi
tạo ra nghệ thuật sắp đặt sử dụng ngôn ngữ máy.
Vì vậy chúng tôi thấy nhiều người với những nền tảng khác nhau,
nghĩ về khoa học dữ liệu, nghĩ về học máy và
tạo ra những ứng dụng thông minh và họ thực sự có niềm yêu thích với dữ liệu.
Thật tuyệt vời
Thật là tuyệt, đó là cách chúng ta sẽ kết thúc cuộc trò chuyện với mọi người ở đây.
Tuyệt đấy.
Thật là tuyệt.
[cười] Hẹn gặp lại vào cuộc trò chuyện lần sau.
[cười]Tuyệt vời.
[NHẠC]