报告主题: How Thales Uses AI to Accelerate Adoption in Critical Systems

嘉宾介绍: Freddy Lecue博士是加拿大蒙特利尔泰勒斯人工智能技术研究中心的首席人工智能科学家。他也是法国索菲亚安提波利斯温姆斯的INRIA研究所的研究员。在加入泰雷兹新成立的人工智能研发实验室之前,他曾于2016年至2018年在埃森哲爱尔兰实验室担任人工智能研发主管。在加入埃森哲之前,他是一名研究科学家,2011年至2016年在IBM research担任大规模推理系统的首席研究员,2008年至2011年在曼彻斯特大学(University of Manchester)担任研究员,2005年至2008年在Orange Labs担任研究工程师。

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迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。迁移学习(TL)是机器学习(ML)中的一个研究问题,着重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于另一个但相关的问题。例如,在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。尽管这两个领域之间的正式联系是有限的,但这一领域的研究与心理学文献关于学习转移的悠久历史有关。从实践的角度来看,为学习新任务而重用或转移先前学习的任务中的信息可能会显着提高强化学习代理的样本效率。

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