Simon Tong es Investigador Científico Senior en Google. Sus especialidades son: búsqueda en la Web, aprendizaje automático, minería de datos,recuperación de información, razonamiento probabilístico y inteligencia artificial.
Durante los cuatro años que estuvo en Stanford trabajó en un par de temas relacionados con:
-Aprendizaje Activo. En el marco central en el aprendizaje de la máquinapresenta al alumno un conjunto de datos al azar la muestra. Ha habido un creciente interés en el área de aprendizaje activo. Aquí, uno permite al alumno la posibilidad de elegir los puntos de datos que se siente más relevantes para el aprendizaje de una tarea en particular. Una analogía es que un alumno pasivo estándar es un estudiante que se sienta y escucha a un maestro, mientras que un estudiante activo es un estudiante que hace las preguntas maestro, escucha las respuestas y pide más preguntasbasadas en Repsonse del profesor. He investigado técnicas para realizar el aprendizaje activo en tres situaciones de amplia aplicación: clasificación,estimación de la densidad y el descubrimiento causal. Nuestros resultados mostraron que los estudiantes activos que utilizan estas técnicas puedenoutperfom regulares alumnos pasivos sustancialmente - en particular en la clasificación de texto y la imagen de recuperación de dominios (dominios degran relevancia, dada la reciente explosión de datos de fácil acceso desde internet).
-Clasificadores Restringido de Bayes. Clasificadores de Vectores Soporte son una tecnología fundamental para el aprendizaje de la máquina moderna. Tienen fuertes justificaciones teóricas y empíricas han demostrado éxitos. Su investigación lo llevó a tratar de echarlos en el marco probabilístico. La técnica para lograr esto parece aplicable a una gama más amplia de los clasificadores.
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