[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. Thật là tuyệt. [cười] Hẹn gặp lại vào cuộc trò chuyện lần sau. [cười]Tuyệt vời. [NHẠC]