- commentary
- engagement
- research
- notes
•
•
•
Tổng quan về trải nghiệm thuật toán (AX)
Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày với nhiều hình thức khác nhau - từ hệ thống đề xuất thương mại điện tử đến dịch vụ đề xuất phim, từ dịch vụ tổng hợp nội dung đến hệ thống hướng dẫn lộ trình. Mặc dù việc áp dụng nhanh chóng các công nghệ thuật toán có khả năng cải thiện trải nghiệm của người dùng một cách đáng kể, nhưng việc người dùng chấp nhận những đề xuất này như thế nào vẫn còn là một ẩn số. Nói cách khác, những yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến sự hài lòng của chúng ta khi sử dụng các thuật toán đề xuất này? Và làm thế nào chúng ta có thể cải thiện “trải nghiệm thuật toán” (AX) của người dùng?
Tôi đi phỏng vấn Senior Lecturer
Sau ba năm làm việc trong vị trí Giảng viên (Lecturer) kiêm Chủ nhiệm bộ môn cấp cao (Senior Program Manager), tôi quyết định ứng tuyển vị trí Giảng viên chính/ Giảng viên cấp cao (Senior Lecturer). Senior Lecturer là vị trí "bước đệm" để sau đó, từ vị trí này tôi sẽ ứng tuyển vào vị trí Giáo sư dự bị (Associate Professor), và cuối cùng sẽ là Giáo sư thực thụ (Full Professor).
Analyzing Apple Health data
As I thought that I should care more about my health, I bought a treadmill and after two months of regular running and walking on the treadmill, I lost 7 kgs. I used Apple Watch (Series 3 - not very accurate in fitness tracking based on what I have read) to keep track of my workouts and the Xiaomi Smart Scale 2 for measuring weights and other physical metrics, and all these data are synced and stored in the Apple's Health app on iPhone. Although the Health app provides useful analyses and visualizations of these data, we can export and analyze the data by using Python as well.
An overview of Algorithmic Experience (AX)
Artificial intelligence has been increasingly becoming an integral part of everyday life through a wide variety of implementations, such as e-commerce recommender systems, movie recommendations, tailored content aggregation services or navigation systems. While the rapid adoption of algorithm technologies has the potential to greatly improve users’ experience and increase services, it is still unclear how users cognitively accept such recommender systems. In other words, what factors affect our satisfaction and adoption of these algorithm recommender systems? And how could we improve users’ algorithmic experience?
Streamlit for data app
For data scientists and machine learning engineers who use Python, streamlit provides an easy-to-use and intuitive framework for creating data apps.