Machine Learning and AI via Brain simulations

Andrew Ng是机器学习领域的大牛,Stanford University的教授。我居然看到活人了！！

下午，实验室的彪同学把我撸了出去，说有大牛来作报告，下午三点半。快点去占座。

看了下时间，两点半，急个蛋。

一直窝在实验室的我不知道是哪只牛来了，也不知道是啥报告，彪同学说大数据,机器学习之类的东西。专业对口，管他是谁，反正是黄牛奶牛都可以吃。

然后一进教室，发现居然人已经坐满了，周围站满了围观群众。挤到前排，找个角落蹲着。然后一个小时的等待。

15:31，正式开讲，才发现居然是这只牛。瞬间惊喜的感到席地而坐一小时差点屁股着凉没有白等。

萌萌的讲了两句中文开场白，就开始用英文刷 PPT。

首先用摩托车的某两个位置作为feature和选择车前轮和车把作为feature做对比，说明选择合适feature的重要性。

然后，如题目所说，”via Brain simulations”，从人的知觉开始讲起，讲机器学习的理论。

然后关于机器学习的两个论点：

It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data.

Large numbers of features is critical.The specific learning algorithm is important,but ones that can scale to many features also have a big advantage.

其实可以说是老生常谈，可惜常有聪明之士忘了这些。

然后开讲机器学习应用什么的。

绝大多数的内容和网上找到的这个pdf的ppt差不多，但也有一些修改。(求不要用迅雷下，疼…)

比如最后一页关于Deep Learning做了一些简单的修改。这次内容如下:

Deep Learning Lets learn our features

Discover the fundamental computational principles that underlie perception.

Scalling up has been key to achive good performance.

Recursive representations for language.

Online tutorial (China)…http://deeplearning.stanford.edu/wiki/

PS：顺便查了下我看的paper，之前一直以为的”我的参考文献有一小半是他写的”是不对的，CRF领域还有个叫Andrew McCallum的。这俩人合起来写了我一半的机器学习方面的参考资料。

又, 说实话, 其实就是看了个脸, 算是类似看了围城后再认一下钱锺书的脸, 演讲有趣但是其实还是看论文和课程实在