첼시 핀

Chelsea Finn
첼시 핀
Chelsea Finn and Vestri the robot, UC Berkeley.jpg
2017년 UC버클리 대학원생 핀
모교캘리포니아 대학교 버클리
매사추세츠 공과대학
로 알려져 있다심층 강화 학습
과학 경력
기관스탠퍼드 대학교
논문그라데이션에 의한 학습 (2018)
박사 어드바이저세르게이 레빈
피에터 아베엘
웹 사이트아이리스랩

Chelsea Finn은 미국의 컴퓨터 과학자이며 스탠포드 대학의 조교수입니다.그녀의 연구는 어떻게 배우는지를 배울 수 있는 로봇 시스템을 만들려는 희망으로 로봇의 상호작용을 통해 지능을 조사한다.그녀는 구글 브레인 그룹의 일원이다.

초기 생활과 교육

핀은 매사추세츠 공과대학 전기공학과 학부생이었다.그녀는 캘리포니아 대학교 버클리 대학으로 이사하여 버클리 인공지능 [1]연구소에서 그라데이션 기반 알고리즘을 공부했습니다.이러한 알고리즘을 통해 기계는 기존의 기계 학습 [2][3]시스템보다 인간의 학습에 더 가까운 '학습'을 할 수 있습니다.이러한 「메타 러닝」테크놀로지는,[4] 머신이 새로운 시나리오에 직면했을 때에 신속히 학습할 수 있도록, 머신을 트레이닝 합니다.박사과정 학생으로 Google Brain에서 인턴으로 일하며 심층 예측 모델에서 로봇 학습 알고리즘을 연구했습니다.그녀는 심층 강화 [5][6]학습에 대한 대규모 공개 온라인 코스를 개설했다.그녀는 C.V. & Daulat Ramoorthy Distinguished Research [7]Award를 수상한 최초의 여성이었다.

연구 및 경력

Finn은 학습과 [8]상호작용을 통해 지능을 발달시키는 로봇의 능력을 조사한다.그녀는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 시각지각을 배우는 동시에 [9]로봇 기술을 제어하고 있습니다.

그녀는 신경 네트워크가 학생 코드를 받아들이고 유용한 [10]피드백을 출력하도록 훈련하는 메타 학습 접근법을 개발했습니다.그녀는 [10]강사로부터 너무 많은 정보를 받지 않고도 시스템이 빠르게 적응할 수 있다는 것을 보여주었다.그녀는 스탠포드 대학에서 매년 진행하는 12,000명의 학생 과정인 코드 인 플레이스에서 이 프로그램을 테스트했습니다.그녀는 97.9%의 학생들이 [10][11]피드백에 동의한다는 것을 발견했습니다.

수상과 영예우

발행물 선택

  • Finn, Chelsea; Abbeel, Pieter; Levine, Sergey (2017-07-17). "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks". International Conference on Machine Learning. PMLR: 1126–1135. arXiv:1703.03400.
  • Sergey Levine; Chelsea Finn; Trevor Darrell; Pieter Abbeel (2016). "End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies". Journal of Machine Learning Research. 17 (39): 1–40. arXiv:1504.00702. ISSN 1533-7928. Wikidata Q90313375.
  • Chelsea Finn; Ian Goodfellow; Sergey Levine (2016). "Unsupervised Learning for Physical Interaction through Video Prediction" (PDF). Advances in Neural Information Processing Systems 29. Advances in Neural Information Processing Systems. Wikidata Q46993574.

레퍼런스

  1. ^ "Chelsea Finn: Teaching robots to learn". Berkeley Engineering. 2018-05-08. Retrieved 2022-05-20.
  2. ^ "An Interview with Chelsea Finn: AI for Robotics". Technovation. Retrieved 2022-05-20.
  3. ^ Natarajan, Nikhila. "Chelsea Finn is teaching Brett the Robot how the world works". ORF. Retrieved 2022-05-20.
  4. ^ Finn, Chelsea (2018). Learning to Learn with Gradients (PDF). OCLC 1083628768.
  5. ^ "CS 294 Deep Reinforcement Learning, Fall 2017". rail.eecs.berkeley.edu. Retrieved 2022-05-20.
  6. ^ Kurenkov, Andrey (2021-10-14). "Chelsea Finn on Meta Learning & Model Based Reinforcement Learning". The Gradient. Retrieved 2022-05-20.
  7. ^ a b "Student Award: C.V. & Daulat Ramamoorthy Distinguished Research Award EECS at UC Berkeley". www2.eecs.berkeley.edu. Retrieved 2022-05-20.
  8. ^ "Chelsea Finn". CIFAR. Retrieved 2022-05-20.
  9. ^ Interview with Professor Chelsea Finn, Stanford, retrieved 2022-05-20
  10. ^ a b c Metz, Cade (2021-07-20). "Can A.I. Grade Your Next Test?". The New York Times. ISSN 0362-4331. Retrieved 2022-05-20.
  11. ^ Wu, Mike; Goodman, Noah; Piech, Chris; Finn, Chelsea (2021-10-04). "ProtoTransformer: A Meta-Learning Approach to Providing Student Feedback". arXiv:2107.14035 [cs.CY].
  12. ^ "Chelsea Finn – Rising Stars in EECS 2017". Retrieved 2022-05-20.
  13. ^ "Chelsea Finn". MIT Technology Review. Retrieved 2022-05-20.
  14. ^ "News". EECS at UC Berkeley. Retrieved 2022-05-20.
  15. ^ "Chelsea Finn". Association for Computing Machinery. Retrieved 2022-05-28.
  16. ^ "Samsung AI Researcher of the Year". Samsung Advanced Institute of Technology. Retrieved 2022-05-20.
  17. ^ "Intel's 2020 Rising Stars Awards". Intel. Retrieved 2022-05-20.
  18. ^ "2021 Young Investigators - Office of Naval Research". www.onr.navy.mil. Retrieved 2022-05-20.
  19. ^ "RAS Early Career Award - Academic - IEEE Robotics and Automation Society". www.ieee-ras.org. Retrieved 2022-05-20.