Машинное обучение

Что бы вы посоветовали студенту, который однажды хочет стать ученым-исследователем в области глубокого обучения или смежных областях?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 4838


Ян ЛеКун директор по исследованиям искусственного интеллекта в Facebook и профессор NYU   
@ | Обновлено Right Now


Я довольно разорван среди нескольких областей. Тензорные исследования довольно сложны, и в этой области много открытых проблем, особенно в разложении для психометрических приложений и смешивании тензорного анализа с такими инструментами, как глубокое обучение. Анализ топологических данных, особенно некоторых статистических приложений, довольно сложен, если вы проводите исследования или даже просто пытаетесь читать статьи. Я бы сказал, что наиболее сложным, вероятно, являются некоторые из новых приложений в числовой алгебраической геометрии и инструментах, основанных на дифференциальной геометрии. Там есть несколько тупиков. Доктор Яу, медалист Филдса, у которого есть законный шанс стать нобелевским лауреатом, и несколько других команд сделали несколько приложений для визуализации мозга, смешивая PDE и активно развивающиеся области дифференциальной геометрии (кривизна Риччи, конформное отображение, Пространства Тейхмюллера…). Некоторые из самых интересных статей для чтения в области машинного обучения!

| |



Онлайн-курс
«Машинное обучение для людей»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.