Andrej Karpathy
Back to OpenAI. Built a small team, improved GPT-4 on ChatGPT. I was the Sr. Director of AI at Tesla, where I led the computer vision team of Tesla Autopilot. This includes in-house data labeling, neural network training, the science of making it work, and deployment in production running on our custom inference chip. Today, the Autopilot increases the safety and convenience of driving, but the te
Tatsunori Hashimoto | Home
Assistant Professor, Stanford thashim [AT] stanford.edu Bio I am currently an assistant professor at the computer science department in Stanford university. My research uses tools from statistics to make machine learning systems more robust and trustworthy — especially in complex systems such as large language models. The goal of my research is to use robustness and worst-case performance as a len
RIETI - 成田 悠輔のRIETIでの活動
2024年3月 離散選択モデルによる選択データの近似 ノンテクニカルサマリー 2024年3月 Approximating Choice Data by Discrete Choice Models ディスカッション・ペーパー（英語） 2023年12月21日 22世紀の資本主義 ー 経済思想っぽいフワフワしたことを経済学者が考えてみる ー BBLセミナー（2023年12月15日開催） 2023年11月 SMART-EXAM：被験者の厚生を考慮した連続多段階ランダム割付試験 ノンテクニカルサマリー 2023年11月 SMART-EXAM: Incorporating Participants' Welfare into Sequential Multiple Assignment Randomized Trials ディスカッション・ペーパー（英語） 2023年6月 頑健で安定な政策学習に向け
成田悠輔（イェール大学、半熟仮想）
データやアルゴリズムが、機能不全に陥った社会の価値制度インフラを変えていくという理念の下で、複数の国や文化、業界をまたいで活動する「革命家」。 14 14 1 0 人工知能（AI）や機械学習と社会科学・哲学を融合し、政策や事業に組み込むことで、まだ見ぬ社会をデザインする——。それが、イェール大学の助教授であり、スタートアップ企業「半熟仮想」の代表取締役社長を務める成田悠輔の目指すところだ。そういった意味では彼は、AIの専門家というよりは、AIとの融合によって社会を変革しようとする「革命家」と呼べるかもしれない。 成田は自身の活動の軸を、(1)「研究開発＆技術解放」、(2)「ビジネス＆政策（特に教育）」、(3)「22世紀の社会構想」の3つに置き、昼は日本で半熟仮想の代表として(2)と(3)に、夜は米国でイェール大学助教授として(1)に取り組んでいる。「複数の国や文化、業界をまたいで、分裂もい
Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
Charles Elkan
As a professor in the computer science and engineering department at the University of California, San Diego, my main research interests are in machine learning and data science. I work especially on foundational questions raised by applications in business and biomedicine. Research in my group has been funded by an R01 grant from the National Institutes of Health, by the National Science Foundati
Lei LI
Lei Li Carnegie Mellon University I am an Assistant Professor in the School of Computer Science Language Technologies Institute at Carnegie Mellon University. I am also affiliated with CMU CyLab and UC Santa Barbara Computer Science Department. I work on generative AI for language and science. including multilingual NLP, machine translation (text, speech), security of large language models, LLM ag
Sebastian Schelter
I am an Assistant Professor with the University of Amsterdam, conducting research at the intersection of data management and machine learning. My work addresses data-related problems that occur in the real world application of machine learning. Examples are scalable data quality validation, data debugging for machine learning pipelines, or enforcing the “right-to-be-forgotten” in deployed machine
Christopher Bishop at Microsoft Research
About Christopher Bishop is a Microsoft Technical Fellow and Director of Microsoft Research AI for Science. He is also Honorary Professor of Computer Science at the University of Edinburgh, and a Fellow of Darwin College, Cambridge. In 2004, he was elected Fellow of the Royal Academy of Engineering, in 2007 he was elected Fellow of the Royal Society of Edinburgh, and in 2017 he was elected Fellow
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