Интересности на Летней школе по машинному обучению в Киото.

1. Machine Learning Summer School
Kyoto 2015
WORKSHOP
Ссылка на школу: http://www.iip.ist.i.kyoto-u.ac.jp/mlss15/doku.php
(да, там есть почти все слайды лекций в разделе schedule)

2. Часть 1: машинное обучение
(у нас же воркшоп всё-таки)

3. Часть 1: машинное обучение
Машинное обучение – раздел компьютерных
наук, который изучает алгоритмы,
обучающиеся на данных.
Related hype words: big data, artificial
intelligence, deep learning, data mining.

4. Часть 1: машинное обучение
Классические примеры задач:
• Категоризация изображений (96% точности на ImageNet,
соответствует точности человека)
• Распознавание речи (окей, Google)
• Фильтрация спама (решена практически идеально)
• Распознавание символов (Yann LeCun, 1988, почта, CNN)
• Машинный перевод
• Предсказание вероятности клика на рекламу (15 млрд
рынок RTB)
• Алгоритмический трейдинг
• Предсказательная аналитика
• Рекомендательные системы (фильмы, музыка, друзья, …)
• Задачи для роботов

5. Часть 1: машинное обучение
Google Brain project (speaker was involved):

6. Часть 1: машинное обучение
Пример архитектуры конволюционной нейронной сети:

7. Часть 1: машинное обучение
Text Analysis in Word Vector Space:
Paris - France + Italy = Rome
bigger - big + cold = colder
sushi - Japan + Germany = bratwurst
Cu - copper + gold = Au
Windows - Microsoft + Google = Android
Montreal Canadiens - Montreal + Toronto = Toronto Maple Leafs

8. Часть 1: машинное обучение
“A Neural Algorithm of Artistic Style”:

9. Часть 1: машинное обучение
Более интересные примеры задач:
• Автономные машины (безопасность лучше)
• Генерация текстового описания к изображениям
(http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/)
• Поиск по изображениям (Google Images, настоящая магия)
• Создание субтитров (привет, YouTube)
• Нахождение аналогичных понятий в разные временные
периоды (Walkman -> iPod, карета -> машина, Линкольн ->
Обама)
• Биоинформатика (распознавание цепочек в генах)
• Робот, играющий в настольный футбол (или теннис)

10. Часть 2: летняя школа

11. Часть 2: летняя школа
Как всё было:
• 29-ая MLSS из серии (первая – в 2002 году)
• 2 недели с перерывом на выходные
• Лекции с 8-30 до 19-00 (полтора часа на лекцию)
• Кофе-брейки по 30 минут
• Обед полтора часа
• Были только лекции, практических занятий не было

12. Часть 2: летняя школа
Киотский университет
• Международная команда организаторов
• Огромное количество спонсоров (плюс государство)
• Аудитории с вайфаем, кондиционерами и микрофонами
• 10 нобелевских лауреатов: мотивирует хорошо учиться :)

13. Часть 2: летняя школа
Всё-таки, в чём отличие лекторов?
• Все со слайдами (привет нашим лекторам)
• Авторитет
• Последовательность материала
• Взаимодействие с аудиторией (часто, но не всегда)
• Почти всегда мы знали применение теории
• Да, темы иногда пересекались, но не критично
• Но были и скучные преподы :)

14. Часть 2: летняя школа
Другие отличия
• Социальные мероприятия: караоке и банкет
• Действительно большие кофе-брейки (30 минут)
• Индустрия VS академия
• Финансирование вузов

15. Часть 3: Япония

16. Часть 3: Япония
Интересности:
• Ответственность
• Помощь
• Да, все тебе кланяются
• Цены дорогие
• Непонятная еда
• Английский знают не все
• Нет чаевых и это здорово
• Портативные роутеры (можно даже арендовать)
• Макбуки в полтора раза дешевле, чем на Розетке :) но это
касается не всей техники

17. Часть 3: Япония
Интересности:
• Скоростные поезда ($130 из Киото в Токио в одну сторону)
• Автоматизация: начиная от умывальника, заканчивая
автоматами на улице
• Плотность расселения
• Pachinko, 55 долларов и рука

18. Спасибо за внимание!
Теперь можно есть конфеты!