「自己教師の学習を使用することにより、モデルは同様の知識の基盤を獲得し、愚かな間違いを犯すことを避けることができます。」 -yutong bai
Yutong Bai、4年目 コンピュータサイエンス 博士課程の学生は、aに指名されました 2023 AI/MLのApple Scholar （人工知能と機械学習）。彼女は、今年フェローシッププログラムで認められる世界中の大学のわずか22人の大学院生のうちの1人です。
中国の西安にある北西ポリテクニカル大学で学士号を取得したバイは、ブルームバーグの認知科学およびコンピューターサイエンスのアランユイユの指示の下で、計算認知、ビジョン、学習グループと協力しています。ジョンズ・ホプキンスに入社する前は、Google BrainとMeta AIにインターンしました。
Yutong Bai
彼女の博士研究は、人工コンピュータービジョンシステムに焦点を当てています。コンピュータービジョンにより、ロボットシステムは環境を確認、処理、および応答することができます。たとえば、海底の物体を認識している水中ロボット、または交通車線やその他の車両を検出するスマートカー。
最近の研究では、BAIは自己監視学習に基づいてコンピュータービジョンモデルを開発しました。これは、画像認識などのラベルを必要としないタスクに特に役立つ強力なAIモデルの強力な方法です。
従来の監視学習では、画像は「犬」などのラベルとペアになり、この関連性を認識するようにモデルが訓練されています。ただし、Baiの作業は、ラベル付きデータを使用する前にモデルのトレーニングに焦点を当てています。この事前削除段階では、モデルは人間の標識データを必要としないタスクを実行します。たとえば、モデルは、画像が回転されているかどうかを識別するか、画像をジグソーズスタイルのピースに分割するかを識別する場合があります。これらのタスクを正常に完了することにより、モデルは他のタスクに適用できる基本的な知識を収集します。
「これは、幼い子どもたちが周囲の世界について学ぶ方法に似ています。リンゴが何であるかを知らないかもしれませんが、オブジェクトは口の近くに配置できることを学びます。リンゴは食用のオブジェクトであると教えられているとき、彼らはすでに知識の基礎を築いているので概念をすぐに理解しています」とBaiは言います。 「自己教師の学習を使用することにより、モデルは同様の知識の基盤を獲得し、愚かな間違いを犯すことを避けることができます。」
AI/MLの各Apple Scholarは、2年間の研究と学術旅行のサポート、インターンシップの機会、Appleの研究者との2年間の指導を受けます。バイは、3番目のジョンズ・ホプキンスの大学院生です。
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