¿Cuáles fueron los temas candentes del aprendizaje automático en 2015?

A2A.

Tomé Introducción al aprendizaje automático con Tom Mitchell en 2015. En esa clase, escuché sobre esta técnica realmente genial llamada Co-entrenamiento iterativo, que esencialmente usa dos “vistas” de los datos para amplificar en gran medida un pequeño conjunto de datos etiquetados. . Ahora, esto no se desarrolló en 2015, ni creo que realmente podría llamarse un “tema candente” en 2015, pero cuando lo supe en 2015, pensé que era un cambio de juego.

Cuando entré en la industria, recordé esta técnica, porque es una excelente manera de aprovechar un pequeño conjunto de datos etiquetados. Esto se debe a que los datos generalmente se etiquetan manualmente, y eso es muy costoso, al menos en comparación con solo comprar algo de potencia informática en una computadora. Sin embargo, en la industria resulta que realmente no usan esta técnica, y todavía tengo que entender por qué.

El “Simposio de Aprendizaje Automático del Sur de California” el 20 de mayo de 2016, en la Universidad de California en Irvine tuvo las siguientes presentaciones.

  • Sanjoy Das Gupta (UC San Diego): Algoritmos para el aprendizaje interactivo
  • Michael Jordan (UC Berkeley): pensamiento computacional, pensamiento inferencial y ciencia de datos
  • Tomaso Poggio (MIT): algunos teoremas sobre máquinas de aprendizaje jerárquico.
  • Vladimir Vapnik (Universidad de Columbia y Facebook): Mecanismos inteligentes de aprendizaje
  • Anima Anandkumar (UC Irvine): Métodos tensoriales para el aprendizaje automático a gran escala
  • Fei Sha (UC Los Angeles): ¿Pueden las características aleatorias superficiales ser tan efectivas como las características de aprendizaje profundo?
  • Kevin Murphy (Google): más allá de una bolsa de etiquetas: hacia un análisis profundo de la escena visual
  • Pietro Perona (Caltech): Visipedia: una red de máquinas, datos y personas para descubrir, organizar y acceder a información visual
  • Pierre Baldi (UC Irvine): aprendizaje profundo en ciencias naturales

Hasta cierto punto, estos temas pueden considerarse temas candentes del aprendizaje automático en 2015.

Nos estamos moviendo rápido, pero no tan rápido. Estamos haciendo la misma investigación ahora que en aquel entonces. Excepto, por supuesto, que sabemos más. Mi interés está principalmente en la conciencia de la máquina, así que escribiré sobre eso.

Lo que llegó a un enfoque cada vez más agudo y cada vez más complejo se introdujo hace trece años cuando el Dr. Antonio Damasio escribió un libro titulado “Buscando a Spinoza”. Fue el primero en dejar claro al público y a sus colegas que las emociones eran parte integral. a la conciencia Ciertamente nunca antes habíamos prestado mucha atención a las emociones porque estábamos muy concentrados en la inteligencia. Bueno, como los años pasados, la relación de las emociones con el intelecto hizo un flip flop. Para algunos investigadores, este fue un gran paso adelante. Existe una posibilidad real de que las emociones produzcan el intelecto y que la corteza prefrontal es donde estos sentimientos se resuelven en palabras o números que podemos entender.

Hable acerca de tirar una piedra a la máquina.

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