EEML vasaros mokykla yra Rytų Europos šalyse vykstanti vienos savaitės trukmės programa, skirta pagrindinėms mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto temoms nagrinėti bei populiarinti. Mokyklą įsteigė garsūs dirbtinio intelekto mokslininkai – Doina Precup, Razvan Pascanu ir Viorica Patraucean. Programą sudaro įvairios paskaitos, praktiniai užsiėmimai, kurių metu siekiama pagerinti teorinį ir praktinį šių temų supratimą. Mokyklos veiklos vyksta anglų kalba ir yra pritaikytos šios mokslo srities magistrantams, tačiau joje gali dalyvauti ir visi kiti, besidomintys šia tema.
Viena vasaros mokyklos dalių – mašininio mokymosi konferencija, organizuojama jau trečius metus iš eilės. Po sėkmingų renginių Rumunijoje ir Ukrainoje, šiemet pirmą kartą konferencija įvyks Vilniuje – dviejų dienų trukmės seminare bus aptariamos giliojo mokymosi (angl. Deep Learning), skatinamojo mokymosi (angl. Reinforcement Learning) ir priežastinių išvadų (angl. Causal Inference) temos. Vienu iš renginio rėmėjų ir organizatorių tapo didžiausia Europos internetinė naudotų mados prekių prekybos platforma „Vinted“ bei jos mašininio mokymosi specialistai.
„Tai reikšmingas įvykis visai Lietuvos dirbtinio intelekto bendruomenei. Mašininis mokymasis – dabarties ir ateities mokslas, kurio specialistų Lietuvoje ir pasaulyje vis dar trūksta, tad šis renginys taps puikia proga esamiems mokslininkams kalbėtis aktualiausiomis temomis, o pradedantiesiems – geriau pažinti šią dinamišką mokslo sritį“, – sako vienas konferencijos organizatorių, Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos prezidentas ir „Vinted“ mašininio mokymosi komandos vadovas Dovydas Čeilutka.
Mašininis mokymasis – dabarties ir ateities mokslas
Nuotoliniu būdu vyksiančioje konferencijoje savo pranešimus skaitys mokslininkai, atstovaujantys tokias mašininio mokymosi srityje lyderiaujančias tarptautines įmones, kaip „Google Brain“, „DeepMind“, „Element AI“ ir kitas, bei prestižinių universitetų doktorantai.
„Visi būsimos konferencijos pranešėjai yra gana patyrę mokslininkai, turintys daug publikacijų svarbiausiose dirbtinio intelekto konferencijose, tokiose, kaip „Neurips“, „ICLR“, „ICML“ ir dirbantys ar dirbę pagrindinėms technologijų įmonėms – nuo „Google Brain“ iki „Amazon“ tiekimo grandinės optimizavimo. Pirmą kartą mūsų šalyje vyks šiai mokslo sričiai populiarinti skirtas renginys, subursiantis tokio aukšto lygio pranešėjus. Įdomus ir temų, kurias jie aptars, spektras – nuo skatinamojo mokymosi iki priežastinio Bajeso optimizavimo ir giliojo vaizdo apdorojimo bei kitų“, –sako vienas konferencijos organizatorių, Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos narys ir „Vinted“ mašininio mokymosi komandos vadovas Jev Gamper.
Dirbtinio intelekto sprendimus kuriančios įmonės „Element AI“ tyrimų mokslininkė Karolina Džiugaitė konferencijoje aptars įvairius metodus, kurių buvo imtasi generalizacijos giliajame moksle paaiškinimui bei apžvelgs savo naujausią mokslinį darbą. „Šiuo metu nėra visuotinai priimtos teorijos, paaiškinančios, kodėl giliojo mokymosi algoritmai (paprastai pagrįsti stochastiniu gradiento nusileidimu) generalizuojasi pernelyg parametruotų neuroninių tinklų atveju. Stengsiuosi aptarti įvairius ankstesnius būdus, skirtus paaiškinti generalizaciją ir pristatysiu savo tyrimus, kaip paaiškinti generalizaciją giliojo mokymosi kontekste“, – sako mokslininkė.
Renginyje apie mašininio mokymosi procesus kalbės ir dirbtinio intelekto įmonės „DeepMind“ tyrimų mokslininkas Razvan Pascanu. „Mašininis mokymasis efektyviausiai veikia su fiksuotais duomenimis iš stacionarių aplinkų, kurios dažnai viršija žmogaus sugebėjimus, tačiau mašininis mokymasis nesugeba imituoti žmogaus mokymosi efektyvumo. Žmogus gali mokytis palaipsniui, iš nuoseklios patirties ir adaptuotis naujose aplinkose. Savo pranešime pagrindinį dėmesį skirsiu tam, kaip nuolatinis mokymasis galėtų patobulinti gilųjį mašininį mokymąsi, apibūdinsiu pagrindines šiuolaikinių tyrimų kryptis ir jų apribojimus“, – sako specialistas.
„EEML vasaros mokykla stiprina Rytų Europos dirbtinio intelekto bendruomenę ir suteikia jai galimybes kurti sinergiją regione ir su visu pasauliu. Tokie seminarai tampa pagrindiniu šio proceso komponentu, nes leidžia mums tiesiogiai pasiekti bendruomenes. Šiais metais džiaugiamės galėdami vykti į Lietuvą – tai bus proga geriau pažinti šią bendruomenės dalį, dėti pamatus ateities bendradarbiavimui ir vienu žingsniu priartėti prie savo tikslų“, – priduria R.Pascanu.
Nemokamame nuotoliniame renginyje, kuris Vilniuje vyks liepos 29-30 dienomis, dalyvauti kviečiami visi besidomintys mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto temomis. Konferencijos dalyviams būtina iki liepos 26 d. užpildyti registracijos formą, kurią galima rasti renginio tinklalapyje.
