Olá, sou Chandan, pesquisador sênior da Microsoft Research, trabalhando em aprendizado de máquina interpretável. Eu tenho tomado / melhorando compulsivamente minhas anotações desde o meu doutorado na UC Berkeley e as compartilhou neste site. Espero que sejam úteis :)
Slides • Visão geral da pesquisa • Folhas de trapaça • Notas
Postagens do blog • Informações pessoais
@csinva
Deslizamentos
A pasta Pres contém fonte de apresentações, incluindo slides de ML do ensino de aprendizado de máquina em Berkeley
A fonte está em Markdown (construída com revelação-MD) e é facilmente editável / exportável- ML Slides (Berkeley CS 189)
- Ai desliza (Berkeley CS 188)
- Workshop de interpretabilidade
- Interpretações não pensadas
Pesquisa e Notas de classe
A pasta Research_ovws contém visões gerais e resumos de trabalhos recentes em diferentes áreas de pesquisa
- Interpretabilidade
- Inferência causal
- Transferência de aprendizado
- Incerteza
- Teoria DL
- Complexidade
- Transformação de espalhamento
- DL em neurociência
A pasta _Notes contém notas de remarca e folhas de trapaça para muitos cursos e áreas diferentes entre ciência da computação, estatísticas e neurociência
- Folha de dicas de interpretabilidade
- Neurociência computacional
- Notas de inferência causal
- Classificação
- Álgebra linear
- Teoria da informação
- Visão computacional
- Muito mais anotações aqui
Postagens
Postagens sobre vários aspectos do aprendizado de máquina / estatísticas / avanços da neurociência (algumas postagens selecionadas abaixo)
- Dicas de escrita em papel (2023)
- Títulos de papel de previsão (2022)
- Imodels (2022, Bairblog)
Referência
- Para atualizações, estrela o repo ou siga @csinva
- Sinta -se à vontade para usar abertamente!
- Construído com Jekyll | Páginas do GitHub | Tema da linha do tempo | partículas.js | JupyterBook
