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Background: With significant advancements in Machine Learning, the most advancing technology in multiple domains regardless of the field. It has primarily been the critical component of artificial intelligence and is used in a wide range of artificial Intelligence applications. In the industry, there is growing importance on machine learning, as organisations are actively looking for Machine Learning Experts who develop and create self-running AI systems that will automate processes; With the explosion of data in recent years and the increase in computing power, machine-learning systems have become much more capable. Thus the demand for machine learning skills is high in the job market due to the need for more advanced technology.   Objectives: Our thesis aims to provide a comprehensive understanding of primary machine-learning skills that are required by organizations to engineer a machine-learning system. The main objective of this research is to identify the important skills required to engineer a ML system; the important responsibilities looked for in a Machine Learning engineer. Methods: There are two parts of the methodology involved in this research. The first part of the research employs the method of Archival Research. In this method, we extracted the 3.4 million job ads dataset. We have got 6497 job ads related to machine learning. The Spacy Natural Language processing automated processing tool will be used to process the job advertisements and identify the required skills and responsibilities. After the skills and responsibilities are obtained, a qualitative survey is conducted on industrial expertise in machine learning to identify the most important skills that are needed and the most looked-for responsibilities for a ML engineer, which is the second part. Conclusions: The findings of this research have the potential to open up numerous opportunities for individuals who aspire to learn about machine learning systems. This includes software engineers and anyone else who wishes to gain a comprehensive understanding of the skills and responsibilities required to work on machine learning systems. The insights gained from this study may serve as a roadmap to transition into the machine-learning field and can also contribute to advancements in the field.

Optical music recognition (OMR) is the field of study which seeks to use computer vision to extract musical information from images. Most OMR work focuses on music symbols (such as notes, time signatures, clefs, etc.); to date, only two prior works pay attention to chord symbols (shorthand notation commonly used in jazz and popular music lead sheets to describe the harmony of the music) in musical documents. Chord symbols lay the foundation for jazz improvisation - a sequence of chord symbols is repeated during the improvisatory section, and the soloist and accompaniment (primarily, though not exclusively) use the chord symbols to inform their choice of notes and rhythms. In order to enable downstream work on computer-based improvisation, this work seeks to identify chords and extract musical structure from images of lead sheets with chord symbols. We contribute two new datasets for the chord identification task; one of handwritten symbols collected from students at UCF, and the other of printed symbols, collected from five different real book documents. We also propose a baseline chord identification and localization technique, using an OMR + grammar + deep learning approach to identify chord symbols and their location in the musical document, and describe baseline results on the printed and handwritten datasets. We also describe an implementation of musical form reconstruction from a lead sheet image, as well as an evaluation approach using string similarity metrics.

Due to rapid development in the field of machine learning and large increases in the capabilitiesof mobile devices, utilizing machine learning on these is becoming increasingly popular. Onemethod of deployment is to develop a machine learning model in well-established deep learningframeworks like PyTorch. However, to be able to run these models on mobile devices, specificframeworks are usually needed. In this thesis, we investigate the performance of a popular objectdetection model, YOLOv5, while being converted from PyTorch to CoreML. This includesmeasuring the performance of the model while running on different hardware. To accomplishthis, we put forward several common benchmarking metrics and compare the different stages.Our results show that CoreML greatly reduces the latency of a machine learning model and hascomparable detection accuracy of within a few percent in the metrics chosen. For iOS deviceswith the ANE-chipset, we also found that ANE (Apple Neural Engine) has significantly fasterlatency compared to running the model on GPU and CPU, while detection accuracy ismaintained. We discuss what could be the root cause for the small loss of accuracy in the modeland a foundation is laid for future work.

Anomaly detection is the process of finding outliers in data. This report will explore the use of unsupervised machine learning for anomaly detection as well as the importance of explaining the decision making of the model. The project focuses on identifying anomalous behaviour in Ladok data from their frontend access logs, with emphasis on security issues, specifically attempted intrusion. This is done by implementing an anomaly detection model which consists of a stacked autoencoder and k-means clustering as well as examining the data using only k-means. In order to attempt to explain the decision making progress, SHAP is used. SHAP is a explainability model that measure the feature importance. The report will include an overview of the necessary theory of machine learning, anomaly detection and explainability, the implementation of the model as well as examine how to explain the process of the decision making in a black box model. Further, the results are presented and a discussion is held about how the models have performed on the data. Lastly, the report concludes whether the chosen approach has been appropriate and proposes how the work could be improved in future work. The study concludes that the results from this approach was not the desired outcome, and might therefore not be the most suitable.

Le mémoire présente une analyse montrant de quelle manière L'Heptade d'Harmonium (1976), leur troisième et dernier album, est relié à la théorie des sept niveaux de conscience de l'esprit humain. Le premier chapitre montre que cette théorie est abordée comme un récit continu, dans lequel chacune des sept chansons de l'album conceptuel jouent un rôle précis, en particulier "Comme un fou", "L'exil" et "Comme un sage". Les chapitres 2, 3 et 4 présentent respectivement l'analyse de ces trois chansons clés aux plans suivants : la forme, le texte, la musique et l'interprétation vocale. "Comme un fou" sert d'introduction à l'album et présente l'objectif de son protagoniste : atteindre la spiritualité. "L'exil" illustre ce passage de la matérialité à la spiritualité, tandis que "Comme un sage" présente la réconciliation de ces deux aspects du monde pour le protagoniste.

Los modelos de aprendizaje automático están siendo ampliamente utilizados en múltiples áreas de la vida humana. Tradicionalmente, se han aplicado en reconocimiento de voz, detección de rostros, clasificación de imágenes, sistemas de recomendación, etc. Con la reciente revolución de los modelos generativos, la popularidad de los chatbots conversacionales se ha disparado. Esto ha dado lugar a que los modelos de aprendizaje automático se utilicen cada vez más para abordar tareas para las que no estaban específicamente capacitados. El prompt engineering ha permitido que personas no expertas en aprendizaje automático (que comúnmente tampoco están familiarizadas con los problemas subyacentes al uso de modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones) automaticen ciertas tareas. La incorporación de algoritmos de aprendizaje automático en tareas de toma de decisiones de alto riesgo ha levantado algunas alertas en la comunidad científica. Las tareas de toma de decisiones de alto riesgo denotan aquellas tareas que pueden tener un gran impacto en las vidas de las personas sobre quienes se toman las decisiones. Por ejemplo, se han utilizado modelos para decidir si una persona es contratada o no, si se le concede un préstamo, si se acepta una solicitud de cobertura ampliada de seguridad sanitaria y para predecir la probabilidad de reincidencia en un delito. Estudios han demostrado que la automatización inconsciente de este tipo de tareas contiene sesgos, lo cual provoca que decisiones injustas sean tomadas sobre determinados grupos de población. El peligro fundamental de ignorar este problema es que los métodos de aprendizaje automático podrían no sólo reflejar los sesgos presentes en nuestra sociedad, sino que también amplificarlos. Esta tesis presenta el diseño y validación de una tecnología para asistir la automatización justa de problemas de clasificación. En esencia, la propuesta se basa en diseñar una tecnología que saque provecho de las soluciones intermedias generadas durante la resolución de problemas de clasificación mediante el uso de herramientas de Auto-ML, en particular, AutoGOAL, con el propósito de crear clasificadores imparciales y justos. Cuatro componentes fundamentales conforman la propuesta: (I) una componente de Auto-ML, encargada de generar colecciones de modelos con hipótesis diferentes entre sí, cada uno debiendo ser capaz de transformar los datos de entrada a los de salida; (II) una componente de ensemble, responsable de combinar múltiples soluciones para producir una más robusta, exacta y justa, según criterios definidos por funciones de pérdida; (III) una componente de cuantificación de sesgos, encargada de medir la calidad de un modelo según varias definiciones de sesgo y equidad; y (IV) una componente de anotación automática de atributos protegidos, para permitir estimar los sesgos en situaciones donde normalmente no sería posible. Los resultados discutidos en este documento prueban la capacidad de la tecnología propuesta para automatizar tareas de clasificación a la par que se controla su equidad. Además, la experimentación muestra la competitividad de la propuesta respecto a otras alternativas para controlar los sesgos en el modelo de aprendizaje automático y colecciones de datos. La propuesta tiene la ventaja adicional de requerir poco o ningún conocimiento sobre arquitecturas de aprendizaje automático dada las componentes de Auto-ML que incorpora. Todo esto lo convierte en una tecnología valiosa y conveniente de explotar. Más allá de los resultados obtenidos sobre la línea principal de investigación, se obtuvieron algunos resultados secundarios de gran valor. Por un lado, se pudo demostrar que ciertas componentes de la tecnología pueden utilizarse para extender, de forma más robusta, corpus de texto con entidades y relaciones anotadas, asumiendo que se cuente con varias versiones de anotación que se quieran combinar; esta condición suele ser viable dada la existencia de competencias internacionales donde varios participantes compiten por generar la mejor solución. Muy ligado a esto, otro resultado secundario es la generación del eHealth-KD 2019 ensembled corpus a partir de ensamblar las soluciones participantes de la competencia eHealth-KD 2019. Otro resultado secundario se tiene en la componente de anotación automática de atributos protegidos, la cual puede funcionar independiente del flujo end-to-end de automatización justa, y por tanto puede utilizarse como fase de preprocesamiento para otros sistemas de cuantificación o mitigación de sesgos. En ese sentido, se publicó también el corpus Reviews' Gender} diseñado para auxiliar el entrenamiento y evaluación de modelos de anotación de atributos protegidos con el fin de usar sus predicciones como estimadores de equidad. Todos los recursos desarrollados en esta investigación están a disposición pública de la comunidad científica. / Esta investigación ha sido desarrollada de forma conjunta en la Universidad de Alicante (España) y la Universidad de La Habana (Cuba), entre enero de 2020 y septiembre de 2023, en sucesivas estancias de investigación co-financiadas por ambas instituciones. La Universidad de Alicante, el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos ha soportado esta investigación a través de los proyectos TRIVIAL (PID2021-122263OB-C22), CORTEX (PID2021-123956OB-I00), CLEARTEXT (TED2021-130707B-I00), SOCIALTRUST (PDC2022-133146-C22), NL4DISMIS (CIPROM/2021/21) y VIVES (2022-TL22-00215334). La Universidad de La Habana, la Facultad de Matemática y Computación y el Departamento de Inteligencia Artificial y Sistemas Computacionales han soportado esta investigación.

Québec Université Laval, Bibliothèque 2016

Cette étude exploratoire porte sur l’apprentissage mnémonique de partitions de piano à l’aide de repères microstructuraux. Acquis en prenant conscience de différentes micro-informations, tant sur le plan de la notation musicale que de sa réalisation instrumentale, ces repères permettent d’identifier les singularités de la partition pour mieux s’en souvenir. Cette recherche doctorale poursuit deux objectifs, soit de répertorier les divers types de microstructures utilisés par les pianistes pour mémoriser une partition, puis de les classifier. Ensuite, ces repères font l’objet de diverses analyses de fréquence afin d’illustrer les préférences d’utilisation des pianistes ayant participé à l’étude. Cette étude a permis d’observer que les pianistes ont utilisé sept types différents de repères microstructuraux pour mémoriser leur répertoire. Deux types de repères sont liés à la représentation de la notation musicale; trois autres sont responsables de la représentation de la réalisation instrumentale; puis les deux derniers favorisent la prise de conscience d’associations lors du travail mnémonique. / This exploratory study is about the piano score memorization with the aid of micro-structural references. Acquired by acknowledging consciously different micro-informations, at the level of musical notation as well as its execution on the instrument, those references then enable the musicians to identify the partition’s singularities to more easily memorize them. The first objective of this doctoral research is to list various types of references used by pianists to memorize their partition. Once gathered, the second objective is to classify them under larger categories. To better illustrate the pianist-preferred microstructures references used that have been observed with the musicians who participated in this study, many analysis show appearance frequencies in the data’s corpus.

<p>Uppsatsen tar sitt avstamp i ämnet krigsvetenskap och den förändring av försvarsmaktens verksamhet som de kombinerade uppgifterna, insatsförsvar och fredsbevarande insatser har skapat. Den del av krigsvetenskapen som uppsatsen riktas mot är krigföringens grundprinciper och tillämpningen av densamma inom de nya ramar som försvarsmakten agerar inom.</p><p>Syftet med uppsatsen är att undersöka huruvida en skillnad mellan teori och praktik har uppstått gällande krigföringens grundprinciper. Genom att avgränsa området till taktisk och operativ nivå, de grundprinciper som finns i den svenska marina doktrinen och det svenska ytstridsvapnet, görs en problemformulering och uppsatsens frågeställning definieras till:<em> </em></p><p><em>Vilka skillnader kan utrönas mellan den teoretiska innebörden av krigföringens grundprinciper och den tolkning av dessa som görs inom dagens svenska ytstridsvapen?</em></p><p>En kvalitativ metod, där litteraturstudier och intervjuer används som forskningstekniker, fastställs som lämplig metod för uppsatsen. Därefter diskuteras validitet och generaliserbarhet samt källorna ur en kritisk synvinkel. Följande kapitel förklarar den teori som krigföringens grundprinciper innefattar. Grundprinciperna; sätt upp ett mål och håll fast vid det, god anda, offensivt handlande, säkerhet, överraskning, samordning, kraftsamling, stridsekonomi, taktikanpassning och lämplig organisation avhandlas separat för att skapa den teoretiska grunden. Därefter exemplifieras grundprinciperna och den insamlade empirin sammanställs. Slutligen diskuteras uppkommen problematik för varje princip. Till sist sammanställs de slutsatser som komparationen mellan teori och empiri har lett till. Fem av tio grundprinciper visade sig ha en skillnad mellan teori och praktik på olika vis. Slutligen föreslås vidare studier på ämnet som helhet och på de särskiljande fem i synnerhet.</p> / <p>This essay starts out in the problems that have risen involving military science and modern warfare. The principles of war were selected as the topic of research and through a discussion the thesis question was set out to be:</p><p><em>Which differences can be found between the theoretical explanations of the principles of war and the application that is made within the Swedish surface warfare system today? </em></p><p> Limitations were set to be the Swedish surface warfare system, peacekeeping operations, and the operational and tactical levels of warfare. Since academics argue which the “real” principles of war are, this essay defined them as the ones found in the Swedish Maritime Operational Doctrine. These principles are: define an objective and stand true to it, good morale, offensive action, security, surprise, organization, concentration of forces, economy of force, tactical adaptation and organisation.</p><p>Through a qualitative method, including the techniques interviews and literature studies, the essay formed a basis for theory and empirics. A critical discussion concerning sources, as well as the terms validity and generalisability, concluded the method chapter. The theory chapter presented the theoretical picture of the selected principles from the selected literature. Following chapter provided a historical example and the modern views of each principle.</p><p>Through a discussion, five of the ten principles were accepted as applicable today. The other five, define an objective and stand true to it, offensive action, concentration of force, surprise, and security were determined to differ, each in its own way, from theory. Hence, a further study upon the subject was suggested to investigate the same topic on alternate arena as well as a closer look upon the four differing principles.</p>