主题: "Human error": How can we help people build models that do what they expect

报告简介: 训练机器学习模型从来没有像现在这样容易。有了优秀的开源工具、较低的计算技术和令人难以置信的在线教育材料,现在任何人都可以开始训练自己的模型。然而,Anna Roth解释说,当领域专家试图将他们的专业知识转移到ML模型中时,结果可能是不可预测的。

嘉宾介绍: Anna S.Roth是微软计算机视觉云团队的一名项目经理。此前,她曾在微软技术与研究部工作,该部门推出了微软认知服务。

成为VIP会员查看完整内容
3

相关内容

Anna S.Roth是微软计算机视觉云团队的一名项目经理。此前,她曾在微软技术与研究部工作,该部门推出了微软认知服务。在Twitter上@AnnaSRoth打个招呼
微软发布Windows Vision Skills预览版,轻松调用计算机视觉API
微软研究院AI头条
3+阅读 · 2019年6月13日
微软-少标签样本构建高性能文本分类器
专知
6+阅读 · 2019年4月1日
斯坦福AI实验室换帅!Christopher Manning接替李飞飞
全球人工智能
7+阅读 · 2018年11月20日
AutoKeras:谷歌 AutoML 的杀手!
云头条
3+阅读 · 2018年8月2日
机器学习不能做什么?
引力空间站
5+阅读 · 2018年3月28日
微软发布Visual Studio Tools for AI
AI前线
4+阅读 · 2017年11月20日
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
Arxiv
13+阅读 · 2019年5月14日
Knowledge Flow: Improve Upon Your Teachers
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月11日
Arxiv
26+阅读 · 2019年3月5日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月9日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
微信扫码咨询专知VIP会员