I am interested in the Markov stuff for Reinforcement learning.<br>Looks like there is a ton of Python code out there for it.<br><br>Brian<br><br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 19, 2011 at 3:47 PM, Mike Schachter <span dir="ltr"><<a href="mailto:mike@mindmech.com">mike@mindmech.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">Hey Kai, thanks for the elaboration. I'm interested. Since<br>
Idris and Alexi are planning on talking about some data<br>
hacking stuff this Wednesday, how does meeting up the<br>
Wednesday after that (7/27) to talk about systems stuff<br>
sound to you?<br>
<br>
One concrete implementation of agents I want to check<br>
out are markov decision processes, would be interested<br>
in looking into stuff regarding complex systems of MDPs<br>
and seeing what comes out of it.<br>
<br>
  mike<br>
<div><div></div><div class="h5"><br>
<br>
On Tue, Jul 19, 2011 at 2:43 PM, Kai Chang <<a href="mailto:kai.salmon.chang@gmail.com">kai.salmon.chang@gmail.com</a>> wrote:<br>
> This thread is to gauge interest in a talk/discussion on systems theory (in<br>
> its broadest sense) in relation to machine learning. Please respond if<br>
> you're interested, with topics, theories you would be interested in<br>
> discussing.<br>
> Modern machine learning is based on a set of algorithms that have proven<br>
> very successful for solving broad classes of problems based on empirical<br>
> data. ML grew out of artificial intelligence. AI takes much of its<br>
> inspiration from human intelligence, however attempts to replicate HI have<br>
> experienced many frustrations and fundamental setbacks. There is currently<br>
> not a theoretical framework to study general intelligence (strong AI,<br>
> self-awareness, creativity, etc). In biology and neuroscience, there are few<br>
> widely accepted theories of how the material substrate of the brain<br>
> generates conscious experience or solves many complex intellectual tasks.<br>
> Systems theory attempts to provide a framework within which generally<br>
> intelligent beings and other sources of complexity can be reasoned about. To<br>
> use an ML example, consider financial markets. There are trading algorithms<br>
> that capitalize on market inefficiencies on short timescales. The existence<br>
> of the algorithms is known to market participants, and algorithm-makers can<br>
> create new algorithms based on their experience with existing algorithms.<br>
> Firms, governments and people can adjust their behavior based on<br>
> observations of the algorithms' effect on the market. In this way, the<br>
> system is highly reflexive (economic systems are already, algorithmic<br>
> trading adds another layer of reflexivity). For instance, the May 2010 Flash<br>
> Crash brought widespread media attention. Media attention beings new<br>
> dynamics and social forces into play. The flash crash itself could be an<br>
> example of weak emergence, where the combined properties of individual<br>
> algorithms create systemic instability.<br>
> The above situation can be considered a complex adaptive system.<br>
> More broadly, I'm interested in systems theory because it creates a<br>
> framework of discussion where expert knowledge from disparate fields,<br>
> philosophical, linguistic and intuitive concepts can be considered as<br>
> systems with relationships to each other. Everyone has a unique perspective<br>
> on the topic, insofar as we are all generally intelligent beings composed of<br>
> internally complex systems, interacting with external complexity, and<br>
> communicating with other generally intelligent beings.<br>
> Hopefully we would generate inspiration for new machine learning projects,<br>
> and gain a broader appreciation for machine learning's impact and potential<br>
> on systems familiar to us.<br>
</div></div>> _______________________________________________<br>
> ml mailing list<br>
> <a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
> <a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
><br>
><br>
_______________________________________________<br>
ml mailing list<br>
<a href="mailto:ml@lists.noisebridge.net">ml@lists.noisebridge.net</a><br>
<a href="https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml" target="_blank">https://www.noisebridge.net/mailman/listinfo/ml</a><br>
</blockquote></div><br>