Prabhakar が進化する機械学習システムのスポーツベットアイオー ボーナスで Amazon Research Award を受賞
マンハッタン — パヴィトラ・プラバーカール, ペギー・エドワーズとゲイリー・エドワーズは工学部の教授であり、教授 スポーツベットアイオー ボーナス スポーツベットアイオー ボーナス立大学にて, ネガティブなユーザーエクスペリエンスを最小限に抑えるために、機械学習ソフトウェアシステムの異なるバージョン間の変更を強調表示するツールを設計し、Amazon Research Awardを受賞しました.
プラバーカル, 現在、K 州からサバティカル休暇を受けながら、国立科学財団でプログラム ディレクターを務めている, Amazon からの受賞者 74 名のうちの 1 名でした, 無制限のギフトも含まれます, 300 を超える Amazon 公開データセットへのアクセス, およびアマゾン ウェブ サービスの人工知能および機械学習のサービスとツール.
ツール自体は、製品が時間の経過とともに洗練され、再トレーニングされるにつれて、機械学習ベースのソフトウェア システムのスポーツベットアイオー ボーナスに対する破壊的な変化を最小限に抑えるために利用されます. プラバーカールは、優れた自動結果を提供するために再トレーニングされているものの、その過程にある検索エンジン ツールの例をあげて問題を説明しました, エンドユーザーが期待する結果の一部が失われる.
"プロジェクトの広範な目的は、機械学習ベースのシステムの 2 つのバージョンがどの程度似ているか、異なるかを自動的に特徴付けることです,「プラバーカールは言いました. "これらのシステムは、優れたパフォーマンスを実現するために定期的に再トレーニングされています; ただし, これは多くの場合、スポーツベットアイオー ボーナス向上にはつながりません. この問題は、異なるバージョン間でシステムがどこでどの程度変更されたかを強調表示できる自動化ツールを設計チームに装備することで軽減できます, これにより、スポーツベットアイオー ボーナス観点から変更を受け入れるかどうかをチームが決定するのに役立ちます."
提案された研究は、プロセス代数と制御理論の基礎的な概念に基づいて構築され、異なるバージョンの機械学習システム間の距離の数学的概念を定義し、それらの間の類似性と非類似性を出力するアルゴリズムを開発します. この自動ツールは、機械学習ベースのインテリジェント ソフトウェア システムのスポーツベットアイオー ボーナス向上に関する重要な決定を行う設計チームに役立ちます.
プラバカールは、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校でスポーツベットアイオー ボーナスの博士号と応用数学の修士号を取得しました, その後、カリフォルニア工科大学の情報数学センター博士研究員フェローシップに参加. 彼女はミシェル・マンソン・セルバン・シム・キーストーン研究員に任命され、研究優秀者として学部長賞を受賞しました。 カール R. アイス工科大学. プラバーカールのスポーツベットアイオー ボーナスは、いくつかの名誉ある賞を受賞して認められています, NSF CAREER 賞を含む, 海軍スポーツベットアイオー ボーナス局若手スポーツベットアイオー ボーナス者賞および欧州連合からのマリー・キュリーキャリア統合助成金.
