报告主题:Public policy and deep reinforcement learning on AWS

报告摘要: 如果您想知道是否可以使用AI来指导公共政策,请加入Emily Webber,因为她将经典的经济方法与AI技术结合起来,在数十年的随机对照试验中训练了强化学习代理。您将了解公共政策决策的经典哲学基础,以及如何将其应用于解决影响许多人的问题。

邀请嘉宾:Emily Webber是Amazon Web Services(AWS)的机器学习专家解决方案架构师)。她指导客户从项目构想到全面部署,重点关注Amazon SageMaker,她的客户来自世界各地,例如T-Mobile。她多年来一直领导数据科学项目,将机器学习的应用试点到诸如社交媒体暴力检测,经济政策评估,计算机视觉,强化学习,物联网,无人机和机器人设计等各个领域。之前,她是芝加哥联邦储备银行的数据科学家,也是芝加哥一家可解释的AI初创公司的解决方案架构师。她拥有芝加哥大学的硕士学位,在那儿,她通过数据科学促进社会发展项目开发了用于公共政策研究的机器学习新应用。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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