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2019 年 8 月 - 至今 博士研究（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）普渡大学（指导老师：David Inouye 博士），印第安纳州西拉斐特 • • 创建一个因果基础的生成式 AI 模型，该模型生成反事实示例来回答以下问题“如果发生 X 而不是 Y，情况会是什么样子？” （例如，如果我在 B 医院而不是 A 医院拍摄的胸部 X 光片会是什么样子。） • 派生出可解释领域翻译的方法，用于向人类操作员解释分布变化，可用于系统监控或知识发现。 • 根据《星际争霸 II》的人类比赛构建了一个新的大规模多智能体计算机视觉 (CV) 数据集，该数据集表现出复杂且不断变化的智能体行为，产生了 180 万张具有多种数据表示的图像，例如可以用作 CIFAR10 和 MNIST 的替代品。 • 创建了一种轻量级机器学习算法，该算法使用深度密度模型来检测分布的变化，并将变化定位到导致变化的特定问题特征，从而允许以很少的额外开销进行在线监控。
肖恩·库林斯基
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