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机器学习的基础
本书中的材料受到了几种丰富的资源的启发。我会想承认安德鲁·恩格（Andrew Ng Ng）对本书中多个部分的影响，尤其是一些基本的贝叶斯配方和示例。弗朗索瓦·乔利特（Francois Cholett）的出色书籍与python有关深度学习的深度学习，既建议对深度学习技术的精彩解释和在凯拉斯的实施。我们通过对Baydin，Pearlmutter，Radul和Siskind的审查（JMLR 2018）进行了大部分介绍自动差异化（JMLR 2018）。许多同事为这本书做出了巨大贡献。尤其要感谢Paul Hollensen，Patrick Connor和Hossein Parvar在手稿的一些非常粗糙的初始草稿中提供了很多帮助。感谢Aditi Nair的仔细阅读和好的问题，并感谢Justin Tam指出了一些粗糙的部分。我要感谢Will Stone的好主意并制作图1.7B，以及Evangelos Milios的进一步建议。非常感谢Farzaneh Sheikhnezhad Fard。她清楚地实施了基本概念和深入强化学习的讨论，塑造了相应的章节的大部分内容。最后，非常感谢我所有在过去几年上上课的学生，并挑战我对机器学习的更深入思考，并调查我们做出的假设的根源。
对机器学习的评论
最近，越来越多的法律控制着用户隐私的使用。例如，《通用数据保护法规》（GDPR）第17条（被遗忘的权利）要求机器学习应用程序从数据集中删除一部分数据，并在用户提出这样的请求时对其进行重新审核。此外，从安全性，机器学习模型的培训数据中，即可能包含用户隐私的数据，应有效保护，包括适当的擦除。因此，研究人员提出了各种隐私的方法来处理机器学习等问题。本文对机器学习模型中的安全性和隐私问题进行了深入的审查。首先，我们介绍了机器学习如何在日常生活中使用用户的私人数据以及GDPR在此问题中扮演的角色。然后，我们通过描述机器学习模型中的安全威胁以及如何保护用户的隐私免于使用机器学习平台侵犯用户的隐私来介绍机器学习的概念。作为论文的核心内容，我们介绍和分析了当前的机器，无法学习和几种代表性
通过机器学习的环境监视 -
摘要：我们介绍了使用相互联系的光网络进行早期地震检测和定位，从而利用了现有的陆地纤维基础架构。采用波板模型，我们整合了从七个地震中的实际地面位移数据，幅度从四到六个地震范围从四到六个地震，以模拟纤维电缆中的应变，并收集大量的光偏光演化数据。这些模拟有助于增强经过训练和验证的机器学习模型，以检测地震破坏性表面波之前的主要波浪到达。验证结果表明该模型的精度超过95％。然后对机器学习模型进行M4.3地震测试，以智能传感网格利用了三个相互连接的网络网络。每个网络都配备了一个感应纤维，可与三个不同的地震站相对应。目的是确认跨互连网络的地震检测，通过三角测量方法定位震中坐标并计算纤维到纤维到调的距离。此设置允许在靠近Epicenter地点的市政当局的市政当局发电的预警，并延伸到较远的地方。模型测试显示检测主要波和一秒钟检测时间的精度为98％，可为附近21 s的区域提供对策，在更遥远的区域中延伸至57 s。
机器学习的可靠性
我们尚未建立或处理能够做出自己决定的机器人。，但是，如果以及当这样的机器人到达时，我们通常的道德实践将不足。这部分是因为机器人自主权意味着放弃人类控制。一个自主机器人的行为可能不佳，不是因为任何故障或恶意编程，而是因为它决定了。到目前为止，只有成年人才能以这种能力为荣，因此至少在原则上，我们始终知道谁负责谁。然而，鉴于程序员在机器人的决定中没有发言权，机器人没有痛苦，我们责备责备的愿望缺乏合适的目标。Matthias [1]将此称为责任差距。Sparrow [2]认为，这种责任差距足以证明禁止创建和部署自主机器人的合理性。Arkin [3]反驳说，这种机器人可能比我们更有道德。香槟和Tonkens [4]认为，人类可以自愿接受机器人行为的责备。Kiener [5]认为，事实之后，人类也可以做到这一点。Burri [6]驳回了关于机器人可以达到自治的建议。Gunkel [7]邀请我们将机器人视为道德患者。Gogoshin [8]邀请我们将机器人视为道德代理。søvik[9]说，自动机器人无法感觉到，但仍可能被责备。Tigard [10]认为，促使这些各种响应的问题甚至不存在。这些辩论没有解决，因此继续建立更多的立场。称此Königs的妥协。从所有方面来看，它代表了一个新颖的立场。最近，彼得·科尼格斯（PeterKönigs）[11]通过坚持存在责任差距存在但没有问题，从而冒险进入新地形。但是，像任何立场一样，我们可以问：这是可替代的吗？Königs授予在某些情况下，自主机器人会产生责任差距 - 因为我们必须以不良行为来归功于他们，但永远不会责怪他们[12]。1个通讯作者：马克香槟；电子邮件：marc.champagne@kpu.ca。
基于机器学习的燃烧控制
项目描述：《加拿大净零排放责任法》针对2050年全球相似的承诺到2050年的净零温室气体（GHG）排放。在短期内，重型内燃机（ICE）的排放量可以减少或消除零碳燃料（例如氢 /氨），可以减少或消除货运行业中发电的发电。一种解决方案是实施高级燃烧和最佳控制策略，以实现冰的最佳性能和寿命。模型预测控制（MPC）是处理这些高度约束非线性系统的最有希望的控制策略之一。该研究将集中于模型和控制器的机器学习（ML），以发现最先进的控制方法，以优化移动应用程序中的能量转换。学生将有机会在艾伯塔大学（University of Alberta）逗留期间获得机器学习，MPC和实验引擎测试的经验。
各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
朝着基于学习的分布式任务分配...
摘要 - 本文引入了图形卷积网络（GCN）的新应用，以提高基于共识的捆绑算法（CBBA）在多机器人任务分配方案中的效率。本研究中提出的方法在于基于学习的策略的整合，以近似于CBBA框架中用于评分的传统启发式方法。通过采用GCN，提出的方法旨在学习和预测分数功能，这对于多机器人系统中的任务分配决策至关重要。这种方法不仅简化了分配过程，而且还可以提高机器人之间任务分布的准确性和效率。本文介绍了如何有效地针对此特定应用定制GCN的详细探索，以及结果证明了这种基于学习的方法比常规启发式方法在各种模拟的多机器人任务分配方案中的优势。关键字 - 任务分配，多机器人系统，分布式算法，图形卷积神经网络
