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翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa
Coursera Global Translator Community 你是怎么进入机器学习这个领域的呢？ 那很有趣 正如我在之前模块里提到的那样 我开始是因为我非常关注机器人的发展 我非常想造机器人 然后我想 造机器人的方法就是学机械工程 于是我开始学习机械工程
但之后我意识到 创造一个机器人的困难之处在于它的大脑
这就使我开始转向计算机科学 之后我又意识到人工智能的难点在于理解数据 这就使我开始探索机器学习
于是我攻读了机器学习方向的博士 这就是我的旅程 从思考机器人 一路走向对数据分析和机器学习的痴迷 那你呢？ 有点相似但不同 我不是坐在那里读艾萨克·阿西莫夫的科普小说 立下雄心壮志制造机器人
最终我的工作确实和机器人相关 但真正使我开始投身机器学习的契机是 我正在看目标追踪的应用 他们试图追踪隐蔽性很强的交通工具 像飞机 飞机在飞行过程中会做出一些高难度动作
尽力躲避追踪 但问题是 这个系统是高度工程化的
你得知道飞机的物理构造 然后你才会知道飞机会某种右转和左转的动作 这就是飞行过程的物理原理
当飞机在直航或者 着陆 或者做其它动作 然后你才能建立这些基于原理已知的系统的模型 这些模型都是不同的 但是它们都可以完成我们从未见过的事情 这些系统可以不断地适应新的变化 它可以快速地使飞机切换方向
右转 左转 右转 左转 当然 这没有真正描述当下正在发生的事 我认为肯定有更好的方法来 获取我们所用模型的参数 
并用某种方式来获得 对特定模型的可信程度的不确定性 从而更为稳健地应对这些情形 以上就是我投身机器学习和数据处理的原因 好吧 正如你看到的那样
我来自机械工程 然后投身于数据分析和机器学习 来自电气工程 研究飞机追踪 也投身了机器学习 但今天 令我们更高兴的是
我们看到了来自各个领域的人们 进入机器学习的领域 我们看到对数据感兴趣的物理学家 我们看到有人来自生物领域 社会学 哲学 各种领域 数学方面 我们做自己的统计数据 我们做科学 各种...
艺术 你总喜欢提到艺术 哦是的 当我在卡耐基-梅隆大学授课的时候 有一些艺术系的学生选了我的机器学习课 他们创作了了特别酷的装置艺术作品
在里面使用了机器学习的知识 令人难以置信 我们甚至和我的朋友开了 一门关于用机器语言建造大型艺术装置的课 这样我们看到 各种各样背景不同生活不同的人 在学习数据科学 探索机器学习 建造智能应用 
他们对数据充满了激情 那是一件很酷的事情 确实挺酷 我们这堂课讲到这也接近尾声了 很酷吧很酷吧 酷极了 它很酷 下堂课再见 好 [背景音乐]
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