Привет, я Чандан, старший исследователь Microsoft Research, работающий над интерпретируемым машинным обучением. Я навязчиво принимал / улучшал свои заметки с момента моего доктора философии в Калифорнийском университете в Беркли и делюсь ими на этом сайте. Надеюсь, они полезны :)
Слайды • Обзоры исследований • Читы • Примечания
Сообщения в блоге • Личная информация
@csinva
Слайды
Папка PRES содержит источник для презентаций, в том числе слайды ML из обучения машинного обучения в Беркли
Источник находится в Markdown (построен с Sepect-MD) и легко редактируется / экспортируется- Слайды ML (Berkeley CS 189)
- Слайды ИИ (Беркли CS 188)
- Семинар по интерпретации
- Распущенные интерпретации
Исследования и примечания к классу
Папка Research_OVWS содержит обзоры и резюме последних работ в различных областях исследования
- Интерпретируемость
- Причинный вывод
- Передача обучения
- Неопределенность
- Теория DL
- Сложность
- Рассеяние трансформации
- DL в нейробиологии
Папка _notes содержит заметки на маркировке и чит-листы для многих различных курсов и областей между информатикой, статистикой и нейробиологией
- Шпаргалка интерпретации
- Вычислительная нейробиология
- Причины причинно -следственного вывода
- Классификация
- Линейная алгебра
- Информационная теория
- Компьютерное зрение
- Гораздо больше заметок здесь
Посты
Сообщения по различным аспектам машинного обучения / статистики / нейронауки (некоторые выбранные посты ниже)
- Советы по написанию бумаги (2023)
- Прогнозирование бумажных названий (2022)
- imodels (2022, Bairblog)
Ссылка
- Для обновлений, составьте репо или следуйте @csinva
- Не стесняйтесь использовать открыто!
- Построен с Джекиллом | GitHub Pages | Тема временной шкалы | частицы.js | Jupyterbook
