Récapitulatif de la rencontre virtuelle d'Amii sur l'IA - 15 octobre 2020

Le 15 octobre 2020, les participants se sont réunis pour regarder et participer au AI Meetup depuis le confort de leur maison. L'événement comprenait :

Patrick Pilarski

Amii Fellow & Professeur associé et Chaire de recherche du Canada - Faculté de médecine et de dentisterie

Le temps est fondamental pour l'apprentissage par renforcement. Jusqu'à présent, la littérature a décrit de nombreuses façons dont les animaux et les machines utilisent certains aspects de l'écoulement du temps et des modèles temporels pour faire des prédictions, prendre des décisions, traiter les expériences passées et planifier l'avenir. Dans cet exposé, Patrick commence par un aperçu de la façon dont les agents perçoivent et représentent le temps, tel qu'il ressort de la littérature sur l'apprentissage animal et les neurosciences. Il suggère ensuite ce qu'il pense être un ensemble souhaitable de capacités liées au temps que les agents machine devraient acquérir, démontrer et maîtriser au fur et à mesure de leur interaction avec l'environnement qui les entoure.

Luke Kumar

Scientifique en apprentissage automatique chez Amii

L'exposé de Luke - Predicting 30-Day Risk of Adverse Outcomes at the Time of an Opioid Dispense - découle du récent engagement d'Amii avec la société d'analyse de santé OKAKI, où Amii a aidé OKAKI à planifier, lancer et exécuter leur premier projet de ML. Luke partage les résultats du projet, qui utilise la ML pour prédire le risque de distribution d'opioïdes à partir de données de santé de l'Alberta. Lisez l'étude de cas OKAKI pour plus d'informations.

Merci à tous ceux qui ont pu se joindre à nous ! Si vous avez manqué notre rencontre d'octobre, regardez-la maintenant :

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