sungmin slide

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sungminlee

Slideshare.net ,[object Object],[object Object]

설립자 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],“ 여러분은 이메일함을 채울 만큼의 프레젠테이션 파일들을 받아본 경험을 얼마나 많이 갖고 있는가 ? 우리는 프레젠테이션 파일을 이메일로 보내는 대신 온라인 상에서 프레젠테이션을 공유할 수 있는 소셜 공간을 만들었다 .”

인터넷비즈니스모델 구축 방법론 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

제 공 품 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io

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Final deck for our popular tutorial on "Explainability for Natural Language Processing" at KDD'2021. See links below for downloadable version (with higher resolution) and recording of the live tutorial. Title: Explainability for Natural Language Processing Presenter: Marina Danilevsky, Shipi Dhanorkar, Yunyao Li and Lucian Popa and Kun Qian and Anbang Xu Website: http://xainlp.github.io/ Recording: https://www.youtube.com/watch?v=PvKOSYGclPk&t=2s Downloadable version with higher resolution: https://drive.google.com/file/d/1_gt_cS9nP9rcZOn4dcmxc2CErxrHW9CU/view?usp=sharing @article{kdd2021xaitutorial, title={Explainability for Natural Language Processing}, author= {Marina Danilevsky, Shipi Dhanorkar and Yunyao Li and Lucian Popa and Kun Qian and Anbang Xu}, journal={KDD}, year={2021} } Abstract: This lecture-style tutorial, which mixes in an interactive literature browsing component, is intended for the many researchers and practitioners working with text data and on applications of natural language processing (NLP) in data science and knowledge discovery. The focus of the tutorial is on the issues of transparency and interpretability as they relate to building models for text and their applications to knowledge discovery. As black-box models have gained popularity for a broad range of tasks in recent years, both the research and industry communities have begun developing new techniques to render them more transparent and interpretable.Reporting from an interdisciplinary team of social science, human-computer interaction (HCI), and NLP/knowledge management researchers, our tutorial has two components: an introduction to explainable AI (XAI) in the NLP domain and a review of the state-of-the-art research; and findings from a qualitative interview study of individuals working on real-world NLP projects as they are applied to various knowledge extraction and discovery at a large, multinational technology and consulting corporation. The first component will introduce core concepts related to explainability inNLP. Then, we will discuss explainability for NLP tasks and reporton a systematic literature review of the state-of-the-art literaturein AI, NLP and HCI conferences. The second component reports on our qualitative interview study, which identifies practical challenges and concerns that arise in real-world development projects that require the modeling and understanding of text data.

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This tutorial aims to provide attendees with a detailed understanding of end-to-end evaluation pipeline based on human judgments (offline measurement). The tutorial will give an overview of the state of the art methods, techniques, and metrics necessary for each stage of evaluation process. We will mostly focus on evaluating an information retrieval (search) system, but the other tasks such as recommendation and classification will also be discussed. Practical examples will be drawn both from the literature and from real world usage scenarios in industry.

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What is machine learning? Is UX relevant in the age of artificial intelligence (AI)? How can I take advantage of cognitive computing? Get answers to these questions and learn about the implications for your work in this session. Carol will help you understand at a basic level how these systems are built and what is required to get insights from them. Carol will present examples of how machine learning is already being used and explore the ethical challenges inherent in creating AI. You will walk away with an awareness of the weaknesses of AI and the knowledge of how these systems work.

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