자세한 내용은 https://www.youtube.com/watch?v=oPT9hHXrEpo 을 참조하세요.
AlphaGo가 어떤 원리로 구현되었으며, 어떻게 강력한 기력을 확보하게 되었는지를 설명드립니다. 이 자료를 이해하기 위해서 인공지능과 전산과학에 기초적인 지식이 필요할 수 있습니다.
자세한 내용은 https://www.youtube.com/watch?v=oPT9hHXrEpo 을 참조하세요.
AlphaGo가 어떤 원리로 구현되었으며, 어떻게 강력한 기력을 확보하게 되었는지를 설명드립니다. 이 자료를 이해하기 위해서 인공지능과 전산과학에 기초적인 지식이 필요할 수 있습니다.
최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
Stephanie deWet, Software Engineer, Pinterest at MLconf SF 2016MLconf
Personalized Content Blending in the Pinterest Homefeed: The Pinterest Homefeed is a personalized feed of content (or “Pins”) drawn from many sources, including followed users, followed topics, and recommendations, among other sources. Each types of content is ranked by its own specialized machine learning model, and then blended with a ratio-based round robin to create the final Homefeed.
This presentation dives into how the current system evolved, and describes in depth an approach for personalizing the content blending ratio. This method uses historical user action data and models the Pin action rates of each pin type as a Bernoulli distribution. Each content type’s overall utility is modeled as a sum of the Pin action rate distributions, weighted by action-specific reward constants. I will discuss different methods for assigning blending ratios based on the utility distribution.
As we iterate on our blending systems, new questions have arisen as to how we measure success. . Unlike traditional search ranking problems, Pinterest faces both short- and long-term optimization challenges as we balance immediate user-engagement metric movements and long term ecosystem health. This talk concludes with an overview of some of the different dimensions of success we currently monitor as we continue to work on blending.
Prove It: Making the Case for ExperimentationOptimizely
In the webinar, we’ll cover:
- Steps to build your own business case for experimentation
- Key considerations in estimating your ROI on future experiments
- Mistakes to avoid in building an experimentation program
- Exclusive insights from our research with Harvard and Duke on how experimentation positively affects innovation and success
Personalized Page Generation for Browsing RecommendationsJustin Basilico
Talk from First Workshop on Recommendation Systems for TV and Online Video at RecSys 2014 in Foster City, CA on 2014-10-10 about how we personalize the layout of the Netflix homepage to make it easier for people to browse the recommendations to quickly find something to watch and enjoy.
Correlation, causation and incrementally recommendation problems at netflix ...Roelof van Zwol
Within Netflix, personalization is a key differentiator, helping members to quickly discover new content that matches their taste. Done well, it creates an immersive user experience, however when the recommendation is out of tune, it is immediately noticed by our members. During this presentation I will cover some of the personalization and recommendation tasks that jointly define the Netflix user experience that entertains more that 130M members world wide. In particular, I will focus on several of the algorithmic challenges related to the launch of new Netflix originals in the service, and go over concepts such as causality, incrementality and explore-exploit strategies.
The research presented in this talk represents the collaborative efforts of a team of research scientists and engineers at Netflix on our journey to create best in class user experiences.
최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
Stephanie deWet, Software Engineer, Pinterest at MLconf SF 2016MLconf
Personalized Content Blending in the Pinterest Homefeed: The Pinterest Homefeed is a personalized feed of content (or “Pins”) drawn from many sources, including followed users, followed topics, and recommendations, among other sources. Each types of content is ranked by its own specialized machine learning model, and then blended with a ratio-based round robin to create the final Homefeed.
This presentation dives into how the current system evolved, and describes in depth an approach for personalizing the content blending ratio. This method uses historical user action data and models the Pin action rates of each pin type as a Bernoulli distribution. Each content type’s overall utility is modeled as a sum of the Pin action rate distributions, weighted by action-specific reward constants. I will discuss different methods for assigning blending ratios based on the utility distribution.
As we iterate on our blending systems, new questions have arisen as to how we measure success. . Unlike traditional search ranking problems, Pinterest faces both short- and long-term optimization challenges as we balance immediate user-engagement metric movements and long term ecosystem health. This talk concludes with an overview of some of the different dimensions of success we currently monitor as we continue to work on blending.
Prove It: Making the Case for ExperimentationOptimizely
In the webinar, we’ll cover:
- Steps to build your own business case for experimentation
- Key considerations in estimating your ROI on future experiments
- Mistakes to avoid in building an experimentation program
- Exclusive insights from our research with Harvard and Duke on how experimentation positively affects innovation and success
Personalized Page Generation for Browsing RecommendationsJustin Basilico
Talk from First Workshop on Recommendation Systems for TV and Online Video at RecSys 2014 in Foster City, CA on 2014-10-10 about how we personalize the layout of the Netflix homepage to make it easier for people to browse the recommendations to quickly find something to watch and enjoy.
Correlation, causation and incrementally recommendation problems at netflix ...Roelof van Zwol
Within Netflix, personalization is a key differentiator, helping members to quickly discover new content that matches their taste. Done well, it creates an immersive user experience, however when the recommendation is out of tune, it is immediately noticed by our members. During this presentation I will cover some of the personalization and recommendation tasks that jointly define the Netflix user experience that entertains more that 130M members world wide. In particular, I will focus on several of the algorithmic challenges related to the launch of new Netflix originals in the service, and go over concepts such as causality, incrementality and explore-exploit strategies.
The research presented in this talk represents the collaborative efforts of a team of research scientists and engineers at Netflix on our journey to create best in class user experiences.
2. Çevre nedir?
Çevre kirliliğinin nedenleri
Çevre kirliliğinin çocuklar üzerindeki etkisi
Çevre kirliliğini yok etmek için önlemler
3. İnsanların doğup büyüdüğü, barındığı, eğitim
gördüğü, alışveriş yaptığı, işini, mesleğini
sürdürdüğü, dinlenip eğlendiği yerlerin
tamamına çevre denir. Diğer bir ifadeyle
hayatımızı kuşatan, insanları ve diğer canlıları
kucaklayan yerlerin tamamı çevre olarak
tanımlanır.
Çevre nedir?
4.
5. Çevre kirliliğinin nedenleri
Trafiğe her yıl daha fazla sayıda araç
çıkmakta ve bu araçların yaydıkları
egsoz dumanları ozon tabakasının
incelmesine sebep olmaktadır.
Ormanların kağıt üretimi, toprak
genişletilmesi, hayvancılık alanı
oluşturmak gibi sebeplerle denetimsizce
kesilmesi, ağaçların gündüzleri oksijenli
solunum yaparak ortama oksijen
salınımı yapmasını kısıtlıyor.
6. Fabrika bacalarından çıkan zehirli gazla
atmosferi kirleterek, havadaki oksijen
oranını azaltmaktadır. Ayrıca havanın bu
denli kirlenmesi asit yağmuru olarak
inerek toprağı da etkilemektedir.
İnorganik tuzlar, zirai mücadele ilaçları ve
yapay organik kimyasal maddelerin sulara
karışması.
7. Çevre kirliliğinin çocuklar
üzerindeki etkisi
Teknolojik gelişmeler toplumun büyük kısmına
sosyal ve ekonomik yararlar sağlayarak
yaşantımızı oldukça kolaylaştırmıştır. Ancak
teknolojik gelişmeler sonucunda ortaya çıkan
önemli bir çevre sorunu elektromanyetik kirliliktir.
.Enerji nakil hatları, TV , bilgisayar ,radyo, ,radar
sistemleri, uydu iletişim sistemleri, elektriksel
cihazlar, mikrodalga fırınları, temel baz
istasyonu ve cep telefonu anteni
elektromanyetik dalga yayan sistem ve
aletlerdir.
8. çocuk yuvaları ve okullar yüksek gerilim
hatlarından ve trafolardan en az 100 m. uzaklıkta
inşa edilmelidir.
Televizyon ekranından en az 1 metre uzakta
oturulmalı, çocukların TV yi uzaktan izlemeleri
sağlanmalıdır.
Düşük radyasyonlu bilgisayar ekranı kullanmaya
özen göstermeli
Çocukların oyun amaçlı bilgisayar kullanmaları
yerine açık havada oyun oynamaları
özendirilmelidir.
Kreş,çocuk yuvası, okullar ve çocuk hastanelerine
cep telefonu baz istasyonu kurulmamalıdır.
Yatak odalarında TV ya da bilgisayar
bulundurulmamalı
9.
10. Çevre kirliliğini yok etmek için
önlemler
Biriken çöpleri çöp kutusuna atmalıyız
Kanalizasyondaki patlamalar yetkililere
bildirilmelidir.
Yakıtların tam yakılması sağlanmalıdır
.Gerek olmadıkça araç kullanılmamalıdır.
Zararlı hayvan ve böceklerin çoğalmaları
engellenmelidir.
Sokağa kesinlikle çöp atılmamalıdır.
