Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce ProfData
Bradley Love
Bradley Love
Bradley Love
@ProfData

Tweets

Bradley Love

@ProfData

Fellow at Alan Turing Institute for data science and http://ELLIS.eu ; Professor of Cognitive and Decision Sciences, University College London

London, UK
bradlove.org
Vrijeme pridruživanja: rujan 2014.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    Bradley Love‏ @ProfData 17. sij
    • Prijavi Tweet

    New paper w @BDRoads, "Learning as the Unsupervised Alignment of Conceptual Systems". Supervised learning tasks can be solved by purely unsupervised means by exploiting correspondences across systems (e.g., text, images, etc.). 1/5 https://www.nature.com/articles/s42256-019-0132-2 …pic.twitter.com/fbMAeCZSvl

    08:04 - 17. sij 2020.
    • 82 proslijeđena tweeta
    • 183 oznake „sviđa mi se”
    • Claudio Greco Kai ChinHuiChen John Michael Vore David Moffat Noor Seijdel Nick Blair Marc Joanisse Lisa Musz
    82 proslijeđena tweeta 183 korisnika označavaju da im se sviđa
      1. Novi razgovor
      2. Bradley Love‏ @ProfData 17. sij
        • Prijavi Tweet

        How can supervised tasks be solved without supervision? Concepts have unique signatures that hold across unsupervised systems. E.g., The words pen and pencil pattern similarly in text corpora and are also visually similar. Likewise, both are different to lions, cars, etc. 2/5pic.twitter.com/iY8C68M9Dp

        1 reply 2 proslijeđena tweeta 10 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      3. Bradley Love‏ @ProfData 17. sij
        • Prijavi Tweet

        Unsupervised alignment only gets better with more concepts and systems. Each concept's signature becomes more unique the more concepts there are in each system (see below). Each system provides a slightly different viewpoint on reality such that adding more systems helps too. 3/5pic.twitter.com/lW5jxKm2dd

        1 reply 2 proslijeđena tweeta 11 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      4. Bradley Love‏ @ProfData 17. sij
        • Prijavi Tweet

        From a developmental perspective, children's early concepts form readily aligned systems, which in principle allow for purely unsupervised learning without image-label co-occurrence, child directed speech, etc. 4/5 https://www.nature.com/articles/s42256-019-0132-2 …pic.twitter.com/xiZVPXBeRH

        1 reply 2 proslijeđena tweeta 9 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      5. Bradley Love‏ @ProfData 17. sij
        • Prijavi Tweet

        We've shown that supervised learning can be solved by purely unsupervised means. The big challenge now is to devise algorithms to efficiently exploit this information across conceptual systems. We (and I hope others) are working to meet this challenge. 5/5https://www.nature.com/articles/s42256-019-0132-2 …

        3 proslijeđena tweeta 10 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      6. Bradley Love‏ @ProfData 17. sij
        • Prijavi Tweet

        Oh, if your institution doesn't have access, it's all here, https://arxiv.org/abs/1906.09012 

        1 reply 4 proslijeđena tweeta 21 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      7. Kraj razgovora
      1. Tim Kietzmann‏ @TimKietzmann 18. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @ProfData @martin_hebart @BDRoads

        Looks very cool, congratulations.

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. Poništi
        Poništi
      1. Vivek Gupta‏ @VivekGu35758557 18. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @ProfData @BDRoads

        Interesting advancement. Thanks.

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. Poništi
        Poništi
      1. Novi razgovor
      2. navidi‏ @pnavidi 18. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @ProfData @BDRoads

        unsupervised learning is where human easily beats AIpic.twitter.com/9c8otub2ua

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      3. navidi‏ @pnavidi 18. sij
        • Prijavi Tweet
        Odgovor korisnicima @pnavidi @ProfData @BDRoads

        Brain defines contexts by maximal discrimination rules where counter examples define segments, defining new contexts is a challenge no AI system can perform so far, and probably still for a long time

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 0 korisnika označava da im se sviđa
      4. Kraj razgovora

    Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

    Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

      Sponzorirani tweet

      false

      • © 2020 Twitter
      • O Twitteru
      • Centar za pomoć
      • Uvjeti
      • Pravila o privatnosti
      • Imprint
      • Kolačići
      • Informacije o oglasima