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Il Programma Google Brain Residency: un anno dopo
21 agosto 2017
Pubblicato da Luke Metz, Research Associate e Yun Liu, Software Engineer, Studente del 2016 Google Brain Residency
“Nonostante la mia formazione statistica, fisica e chimica, mi sono avvicinata per la prima volta al Deep Learning e alla programmazione vera e propria grazie al Programma Google Brain Residency. Ho apprezzato l'autonomia ricevuta nell’ambito della ricerca sui diversi argomenti che mi interessavano, come il Deep Learning per la visione artificiale e il linguaggio, l'apprendimento per rinforzo e gli altri argomenti teorici. Originariamente volevo conseguire un dottorato in statistica ma l’esperienza qui mi ha spronata a iscrivermi al programma di Stanford CS di quest’autunno!”.
Melody Guan, studentessa del Google Brain Residency 2016
Questo mese segna la fine di un anno incredibilmente positivo per la prima classe del
Programma Google Brain Residency
. Il programma di un anno è stato creato per offrire l’opportunità a persone con esperienze e background formativi diversi di immergersi nella ricerca del Machine Learning e del Deep Learning.
Nel corso dell'anno
gli studenti hanno familiarizzato con la documentazione, hanno progettato e implementato esperimenti sulla scala di Google e si sono impegnati in avanzate ricerche su una vasta gamma di argomenti che vanno dalla teoria e robotica alla creazione di musica.
Fino a oggi la prima classe di studenti ha
pubblicato oltre 30 paper
nelle principali sedi di pubblicazione per machine learning, quali
ICLR
(15),
ICML
(11),
CVPR
(3),
EMNLP
(2),
RSS
,
GECCO
,
ISMIR
,
ISMB
e
Cosyne
. Altri 18 paper sono attualmente in fase di revisione da parte di
NIPS
,
ICCV
,
BMVC
e
Nature Methods
. Due dei documenti citati sopra sono stati pubblicati in
Distill
ed esplorano
la deconvoluzione che causa gli artefatti a scacchiera
e introducono metodi di
visualizzazione di un modello generativo di scrittura manuale
.
Un
articolo Distill
degli studenti illustra in modo interattivo come la rete neurale genera la scrittura manuale.
Un sistema che dimostra come i robot possono imparare a imitare il movimento umano dall'osservazione. Per ulteriori dettagli, consulta “
Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Multi-View Observation
” (scritto dallo studente Corey Lynch insieme a P. Sermanet, J. Hsu, S. Levine, accettato al CVPR Workshop 2017)
Un modello che utilizza l’apprendimento per rinforzo per addestrare le reti di Deep Learning su larga scala attraverso l'ottimizzazione di calcoli per l'assegnazione di dispositivi hardware. Per ulteriori dettagli, consulta “
Device Placement Optimization with Reinforcement Learning
” (scritto dagli studenti Azalia Mirhoseini e Hieu Pham, in collaborazione con Q. Le, B. Steiner, R. Larsen, Y. Zhou, N. Kumar, M. Norouzi, S. Bengio, J. Dean, presentato in occasione di ICML 2017).
Un approccio per automatizzare il processo di scoperta dei metodi di ottimizzazione, con particolare attenzione alle architetture di Deep Learning. La versione finale del paper “
Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning
” (scritto dagli studenti Irwan Bello e Barret Zoph, in collaborazione con V. Vasudevan, Q. Le, presentato in occasione di ICML 2017) sarà disponibile a breve.
Gli studenti hanno anche contribuito significativamente alla community open source con
modelli sequenza per sequenza di uso generale
(utilizzati ad esempio nella traduzione),
sintesi musicale
,
imitazione di schizzi umani
,
sottocampionamento di una sequenza per l'addestramento dei modelli
,
meccanismo di "attenzione" efficace per modelli
e
analisi di serie temporali
(in particolare per la neuroscienza).
Alla fine di quest’anno accademico i nostri studenti intraprenderanno una nuova fase della loro carriera. Molti continueranno nell'ambito della ricerca come dipendenti a tempo pieno nel team Google Brain. Altri hanno deciso di iscriversi ad alcuni dei migliori programmi di dottorato per machine learning presso istituti come Stanford University, UC Berkeley, Cornell University, Oxford University e NYU, University of Toronto e CMU. Non potremmo essere più orgogliosi e curiosi di scoprire dove questa esperienza e il loro duro lavoro li porteranno prossimamente!
Dopo la "laurea" della prima classe, abbiamo accolto la nostra prossima classe composta da 35 studenti incredibilmente talentosi con un bagaglio di esperienze e formazioni molto diverse. Non vediamo l'ora di scoprire come sfrutteranno i risultati ottenuti dalla prima classe per continuare a portare il team verso nuove ed entusiasmanti direzioni. Ci aspetta un altro eccitante anno di ricerca e innovazioni!
Le iscrizioni al programma Residency 2018 sono aperte a partire da settembre 2017. Per ulteriori dettagli sul programma, visita
g.co/brainresidency
.
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