Artigo apresentado na ICML 2020 pelo professor será abordado no seminário online
No processo de aprendizado humano é comum sermos guiados por um professor que usa os exemplos mais adequados para facilitar a compreensão de algum conceito. Como este paradigma pode ser aplicado no contexto de aprendizagem automática? A linha de machine teaching busca responder esta pergunta e, no seminário “Topics in Learning: Machine Teaching and Explainability”, Eduardo Sany Laber vai discutir os resultados neste tema, que foram apresentados na principal conferência da área, a ICML (International Conference on Machine Learning) 2020. A palestra acontecerá nesta sexta-feira (4), às 15h, pelo canal do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio no YouTube e página no Facebook.
De acordo com Laber, esses resultados apresentados têm potencial de aplicação no treinamento eficiente de modelos de aprendizado de máquina e também em análise de dados de forma ampla. Ele também pretende abordar no seminário resultados de uma pesquisa em andamento sobre Explainable Machine Learning.
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“Modelos de aprendizado de máquina estão cada vez mais presentes no nosso cotidiano, tomando decisões que são relevantes para os indivíduos ou até mesmo para a sociedade como um todo. Em geral, é desejável — muitas vezes essencial — que possamos entender porque os modelos se comportam de uma determinada forma. Nesse sentido é importante o desenvolvimento de técnicas que permitam explicar o comportamento destes modelos e/ou construir modelos que sejam de fácil entendimento para o ser humano”, explica o pesquisador.
O seminário “Topics in Learning: Machine Teaching and Explainability”, que faz parte da série de lives da pós-graduação do DI, abordará pesquisas e aplicações nas áreas de ciência de dados e inteligência artificial. Se inscreva no canal do DI no YouTube e ative o lembrete para não perder a palestra!