Primero, este no era solo yo. También fueron Mohit Iyyer, He He y Hal Daume.
Tenemos un resumen del proyecto (y enlaces a documentos):
Pensamiento bayesiano en tus pies: incrustando modelos generativos en el aprendizaje por refuerzo para datos revelados secuencialmente
- ¿Es necesario aprender Python para seguir la especialización en cursos de Machine Learning, de Coursera?
- ¿Qué debo tomar Machine Learning o realidad aumentada?
- ¿Dónde puedo encontrar el algoritmo para encontrar los otros nombres de la entidad popular?
- Cómo construir un generador de lenguaje natural
- ¿Cuáles son algunos algoritmos de aprendizaje automático que puedo aprender sin cálculo?
La versión corta es que tenemos una red de promedios profundos que genera un montón de conjeturas a las preguntas y luego tenemos un sistema de aprendizaje por refuerzo que decide cuándo responderla o no. Hay una explicación más larga en nuestro video con Ken Jennings.
Además del componente de investigación, fue bastante interactivo porque teníamos humanos compitiendo entre sí y contra el sistema. Fue muy divertido, en mi opinión sesgada. 🙂
ACTUALIZACIÓN 2017: Estamos realizando un concurso de preguntas y respuestas entre humanos y computadoras en NIPS 2017. ¡Únete a la diversión!
