机构名称：
¥ 1.0
我的研究目标是开发和分析基础机器学习模型和算法。我对系统设计特别感兴趣，该系统通过智能地选择一组最小的测量值或数据标签，并以计算效率高的方式处理它们，从而主动从数据中学习。这种系统在人机交互环境中尤其重要，因为必须最小化请求的标签数量和每个标签请求之间的延迟（即计算成本）。我通常使用信息论、自适应感知、低维和生成建模以及贝叶斯统计等工具中的概念来进行研究。我曾参与过主动学习和自适应定位、基于比较的度量和偏好学习、图像分割、脑机接口、可解释的人工智能和深度生成建模等问题领域的合作项目，并在多个顶级机器学习会议上发表了我的成果。
格雷戈里·卡纳尔
主要关键词
相关文件推荐
