博士生因制作机器学习讲解视频在YouTube上获得粉丝关注

“你好未来的朋友们！”这就是苏占·杜塔在打开人工智能（AI）复杂话题之前，所有优兔视频的开场白。

RIT计算与信息科学博士学生喜欢创作关于机器学习和数据科学的教育视频标准化极客YouTube频道。他的讲解面向具有一定计算机科学背景的人群。内容从抽象概念开始，然后逐渐深入技术细节，涵盖了生成式AI背后的数学原理到决策树分类等主题。

在过去五年里，Dutta的频道积累了超过10万名订阅者。他最热门的视频是关于马尔可夫链详解拥有120万次观看。

当杜塔第一次接触到机器学习时，他说这就像魔术。他不再需要硬编码每一条规则，而是可以使用算法来编程，让程序能够自行学习。

“这也很难，这促使我开始了我的YouTube频道，”来自印度胡格利的杜塔说。“我发现了一个概念，即如果你把学到的东西教给别人，会更好地巩固你的学习。他们称之为费曼技巧。”

有些“Normalized Nerd”视频的制作时间超过一个月，包括学习主题和编辑作品。杜塔是自学视频创作的。

“YouTube上有许多教程，但人们经常会忽略一些东西，”Dutta说。“如果你能找到内容上的空白，并加入关键细节来解释为什么某些事情很重要，你就能取得成功。”

杜塔表示，他成功的关键还包括加入了动画和拥有良好的音频质量。他的订阅者会提出建议，而目前他们最希望看到的是更多关于大型语言模型（LLM）的视频。

“我其实很喜欢评论区——98%的人都非常友好，”杜塔笑着说。“甚至有几个人在罗切斯特理工学院认出了我。诚然，那是在计算机学院。”

杜塔在发现了……的工作后申请了罗切斯特理工学院（RIT）阿希克·胡达布克什罗切斯特理工学院（RIT）的软件工程助理教授Dutta，研究利用AI造福社会。最初，Dutta打算完成他的硕士学位，但KhudaBukhsh让Dutta留下来攻读博士学位。

现在在他的博士项目的第三年，Dutta说他发现制作解释视频的时间少了。然而，他希望在学校做一些关于他的研究的视频。

杜塔的研究位于人工智能、自然语言处理（NLP）和计算社会科学的交叉点。在与KhudaBukhsh的合作研究中，他使用先进的NLP方法分析了超过34,000篇新闻记录，并分类了不同有线电视新闻网在特定时间段内如何描绘警察。

杜塔也在利用逻辑不一致来改进自然语言处理模型。这可以用于识别仍然存在于大型语言模型中的偏见和常见刻板印象，包括种族和性别。一些公司，包括ChatGPT，目前使用防护措施来过滤某些内容。

“Guardrails（防护栏）是目前非常流行的一个术语，很多公司正在为此投入大量资金，”杜塔说。“但是，即使你限制了偏见，它仍然存在于模型中。它仍可能影响下游产品。我们正在研究如何在生成层面解决这一问题。”

当Normalized Nerd频道在八月下旬超过10万订阅者时，YouTube向Dutta发送了一个银色播放按钮奖牌。

“我实际上还没碰过它。”Dutta说。“它还在父母家。”

将来，Dutta希望在工业界工作，同时仍然兼职做视频。

“我不想把YouTube这件事变成我的职业，”杜塔说。“我把它看作是我热爱的事情，并且我想让它保持乐趣。”

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