Выступление Цянь Яна в HCII, CMU В настоящее время многие продукты начинают адаптировать машинное обучение к процессу разработки. Машинное обучение хорошо обрабатывает данные, чтобы давать предложения / прогнозы, но как это влияет на взаимодействие с пользователем? Будучи студентами магистратуры по дизайну взаимодействия в Университете Карнеги-Меллона, мы работаем над проектом будущего образования с использованием ИИ в этом семестре. Пытаясь понять болевые точки студентов-медиков в..

Вероятно, самый простой алгоритм, который приходит мне на ум, когда я думаю об обучении с учителем, — это алгоритм ближайших соседей. Вам не нужно иметь какой-либо опыт машинного обучения, чтобы понять этот алгоритм. Итак, давайте погрузимся в него и посмотрим, о чем вся эта суета. Я также расскажу об основных вопросах, связанных с ближайшими соседями, которые задают на собеседовании при приеме на работу в сфере машинного обучения. Этот блог лучше послужит вашей цели, если вы..

Мы все были в этом раньше, нам нужно начать этап проектирования, но у нас недостаточно исследований. Как команда может разработать решения на основе своих предположений и пробелов? Наша команда придумала способ начать проектирование параллельно с исследованиями. Подходит к концу первый месяц нашего проекта Capstone, и команде необходимо начать подготовку к предстоящему этапу проектирования. Проблема в том, что мы не собрали достаточно данных, чтобы создать обоснованный вариант..

Привет! Сегодня мы собираемся рассмотреть частичные стохастические глубокие нейронные градиенты выпуклых изоморфизмов. Я просто шучу; это просто беспорядок из больших слов, но иногда при чтении статей может возникнуть такое ощущение. Итак, я хотел написать о том, что я считаю самой важной темой в машинном обучении и искусственном интеллекте, доступным способом, не требующим предварительных знаний или математических навыков. Я тоже думал об этой проблеме и представляю свой вариант в виде..

На вчерашних слушаниях в Конгрессе Радж Раджкумар из CMU еще раз ввел общественность в заблуждение относительно жизнеспособности нынешнего отраслевого подхода к созданию беспилотных транспортных средств. Что еще хуже, он ввел конгресс в заблуждение. Он заявил, что вы не можете использовать моделирование для большей части разработки и тестирования. Это миф. Тот, который довольно легко понять, если вы можете отделить себя от эхо-камеры, применить здравый смысл и проявить должную..

Уроки, извлеченные из реальной практики науки о данных Когда вы впервые услышали слова наука о данных или машинное обучение? Собственно, вопрос в том, когда вы впервые их поняли? Мы говорим о понимании этих терминов в более реалистичных или применимых терминах, а не о том, что «Терминатор» бессмысленно. Для меня это была моя первая работа (после окончания аспирантуры), что заставило меня задуматься, как я получил 4-летнюю степень в области разработки программного обеспечения, не..