PhD Student & 룰렛 양방 배팅 수상자 최우수 종이 상
학제 간 박사 학위 학생 Thomas Vandal과 CEE 교수 Auroop 룰렛 양방 배팅 교수는 KDD 2017 Best Paper와 KDD 2017 최고의 학생 논문에 대한 준우승자에게 수여되었습니다.DeepSD : Generating고해상도단일 이미지를 통한 룰렛 양방 배팅 변화 예측". 올해 구두 프레젠테이션을위한 응용 데이터 과학 트랙의 선택률은 8.8%에 불과하므로 러너 논문을받는 것은 큰 성과입니다.
룰렛 양방 배팅 변화를 더 잘 이해하기 위해 여전히 모르는 것이 많이 있습니다. 그러나 문제는 룰렛 양방 배팅 변화가 일어나고 있는지 여부가 아닙니다.
대신, 실제 룰렛 양방 배팅 변화 불확실성은 미래를 시뮬레이션하는 도전에서 비롯됩니다. 장기적인 극한 기상 조건에서 보스턴의 전기 그리드는 어떻게 될까요?
현재 모델은 지역 동향을 예상하는 데 능숙합니다. 그러나 룰렛 양방 배팅 변화의 미래 영향을 적절하게 준비하려면 과학자들은 해안 도시, 위협 생태계 및 기타 특정 사이트와 같은 취약한 장소를 확대해야합니다..
이번 주에 Computing Machinery의 지식 발견 및 데이터 마이닝 회의에서 발표 된 논문에서 연구원들은 그 일을하는 새로운 전략을 설명했습니다..
Thomas Vandal은 Northeastern의 시민 및 환경 공학 박사 과정의 박사 과정 학생이며,이 논문의 주요 저자이며, Applied Data Science Track에서 Best Paper의 준우승자를 수상했습니다. Vandal은 Northeastern Spinout RISQ의 CEO 인 Evan Kodra와 NASA Ames 공동 작업자 Sangram 룰렛 양방 배팅, Andrew Michaelis 및 Ramakrishna Nemani 및 그의 고문 인 Auroop 룰렛 양방 배팅와 협력하여 기후 데이터를 확대하는 시스템을 개발하기 위해 고문 Auroop 룰렛 양방 배팅와 협력했습니다.
학습을 위해 인공 뇌를 가르치려고
룰렛 양방 배팅 시뮬레이션은 시간 여행의 운동입니다. 미래를 예측하기 위해 연구원들은 먼저 과거의 재고를 가져와야합니다. 즉, 그들은 예측하기 전에 힌드 캐스트입니다.
Vandal은 NASA Ames Research Center를 방문하여 온도, 강우 및 지리적 고도 및 NASA의 광범위한 위성 데이터와 같은 변수를 측정하는 역사적 룰렛 양방 배팅 데이터 세트를 수집하고 분석했습니다. 이 거대한 양의 데이터를 정리하기 위해 Vandal은 NASA Ames에서 세계에서 가장 강력한 슈퍼 컴퓨터 중 하나 인 Pleiades라고 불리는 기계를 활용했습니다.
팀의 목표는 역사적 룰렛 양방 배팅 데이터 세트에서 다운 스케일링 (또는 축소)을위한 프레임 워크를 만드는 것이 었습니다. 이를 통해 과학자들은보다 자세하고 현지화 된 룰렛 양방 배팅 예측을 할 수 있습니다.
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"머신 러닝을 사용하여 사람들이 광고를 클릭하거나 페이지보기를 극대화하도록하는 대신 룰렛 양방 배팅 과학의 문제를 해결하는 것이 내 기술과 시간을 더 잘 사용하는 것이라고 결정했습니다."
~ Thomas Vandal
학제 간 PhD 학생
연구원들은 최첨단 딥 러닝 기술을 사용했습니다. 딥 러닝은 생물학적 신경계에 기반을 둔 컴퓨팅 시스템 인 인공 신경망의 혁신입니다.
Boston 지역의 여러 신생 기업을 위해 일한 후 북동부에 합류 한 Vandal은 얼굴 표현 분석 및 감정 인식을 위해 산업에서 Machine Learning이라는 관련 기술을 사용했습니다. 그러나 Auroop 룰렛 양방 배팅를 만나고 나서 그는 기후 과학을 변화 시켜서 기술이 더 덕이 될 수 있다는 것을 깨달았습니다.
“머신 러닝을 사용하여 사람들이 광고를 클릭하거나 페이지보기를 극대화하도록하는 대신 룰렛 양방 배팅 과학의 문제를 해결하는 것이 내 기술과 시간을 더 잘 활용하는 것이라고 결정했습니다.”라고 Vandal은 말했습니다.
팀의 연구 결과는 딥 러닝 기반 통계 다운 스케일링을 나타내는 DeepSD라는 프레임 워크입니다. 이 시스템은 다양한 수준의 세부 사항으로 이질적인 룰렛 양방 배팅 데이터 세트를 제공하는 데 도움이됩니다.
“이 다운 스케일링 된 데이터 세트는 생태계의 미래 온난화 시나리오의 룰렛 양방 배팅 변화에 이르기까지 모든 것을 연구하고자하는 룰렛 양방 배팅 연구자 및 생태 클라이틱 모델러에게 엄청난 가치가 될 것입니다.
그리고 이것은 시작에 불과합니다. Vandal은 DeepSD 개념이 극심한 날씨 추적에서부터 더 큰 자신감을 갖는 재난 사건 예측에 이르기까지 다양한 룰렛 양방 배팅 문제를 해결하는 데 사용될 수 있다고 생각합니다.
“컴퓨터 과학 분야는 정말 빠르게 바뀝니다.”Auroop 룰렛 양방 배팅는 말했습니다. "1 년은 다른 분야의 지질 학적 시대와 같습니다."
이 연구는 NASA와 3 개의 National Science Foundation Grants : Big Data, Cyber See 및 Computing의 원정에 의해 뒷받침되었습니다.