人工智能校园大使 Devinder Kumar:将深度学习应用到医疗和金融行业

英特尔® 校园大使计划旨在与创新型学校和大学的学生展开协作,共同在机器学习和人工智能领域取得突破。我有幸结识了我们的校园大使 Devinder Kumar,并了解他如何将机器学习应用于医疗和金融行业。

请介绍一下您自己。
我现在是滑铁卢大学视觉与图像处理 (VIP) 实验室和圭尔夫大学机器学习研究组 (MLRG) 的博士一年级学生。在此之前,我获得了滑铁卢大学 WAVE 实验室和 VIP 实验室的硕士学位,并成为巴黎六大计算机实验室的研究工程师。我的主要研究方向是深度学习及其在计算机视觉中的应用。具体来说,我目前所关注的研究问题是:如何使当前的深度模型具备可解释性并足够紧凑,以便针对实时客户端应用进行扩展。

您为什么选择研究技术?
我一直想创造一些能够在日常生活中为数百万人提供帮助和便利的东西。我发现技术,特别是机器学习,是能够帮助我实现这个梦想的工具。

您现在从事什么项目?

目前我正在开展两个项目,一个在可解释人工智能领域 — 开发能够解释深度神经网络决策过程的方法。我在滑铁卢大学 - 工程系网站 VICE主板网站上发表过文章,详细介绍了这个项目。另一个刚刚启动的项目涉及的是半监督学习,旨在使用极少的示例有效地学习输入与输出之间的关联。大家可以在我的个人博客上关注我的工作进展。

您最近在 2017 年神经信息处理系统 (NIPS) 的透明和可解释机器学习 (TIML) 研讨会上获得了“最佳论文”奖。您能否为大家讲述论文背后的故事?
2016 年下半年,我在一家最大的医疗成像设备公司实习,亲眼目睹了为医疗行业创建可解释深度神经网络的迫切性。我对这个领域的兴趣随着时间的推移而增长,实习结束后,我开始攻读博士学位,将可解释人工智能作为我的第一个项目。在项目开发过程中,我们开发了一种新的方法,称为类增强型注意响应 (CLEAR),用于深度神经网络决策过程的可视化。我们将 CLEAR 用于展示糖尿病性视网膜病变的分级过程,并就此写了一篇论文,在 2017 NIPS 的 TIML 研讨会上获得了最佳论文奖。以下是该论文完整版的链接

您认为不久的将来技术领域会出现哪些趋势?
我认为技术领域的下一个重大趋势是人工智能在能源、石油等行业中的广泛使用,人们普遍认为它们属于应用这项技术的“非常规”行业。面向区块链的 AI 也将成为另一大趋势。

您打算如何在工作中应用人工智能或深度学习技术?

我正在使用深度学习技术为医学成像和金融领域创建更好、更准确的预测模型。我也在努力让这些模型具备可解释性,因为对于安全关键型行业来说,拥有可解释其决策的机器学习模型至关重要。

您希望与英特尔开展哪些协作?

我计划充分利用英特尔为社区提供的最新深度学习工具和计算平台。我还打算与其他校园大使见面,并有可能与他们合作,开展激动人心的项目。通过提供开源平台和工具,包括支持访问 Intel® AI DevCloud,英特尔全力帮助学生在机器学习领域取得成功。

您认为人工智能将为世界带来怎样的影响?您作为其中的一员,将发挥怎样的作用?

正如Andrew Ng所说,“人工智能将成为新的电力”。过去,电力改善了人们生活的方方面面,人工智能也将如此。人工智能将有效增强人类的体验。作为人工智能技术创建者,我将发挥自己有限的作用,帮助数百万人过上更好的生活。

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