Kaks nädalat — kevadsemestri reisimine, kursused ja hambaarstid

January 28, 2008

Pole siia midagi kirjutanud, sest kaks nädalat kevadsemestrit on möödunud kui linnutiivul, mängides ja joostes. Või noh, tegelt siiski mitte päris, vaid hoopis oma kursuste ajakava paika jooksutades. Esimese kahe nädala jooksul peab ära otsustama, mis kursusi võtan. Hiljem saab veel loobuda, aga juurde võtta enam ei saa.

Igapäevaelust pole suurt midagi põnevat rääkida. Kõik veereb ikka samamoodi edasi kui varem :) ilmad on nüüd siiski suuremalt jaolt talvised ja temperatuur kõigub nulli ümber. Viimastel päevadel on külm olnud ja lumi kah maas. Aga õnneks bussiliiklust pole lumi suutnud veel tuksi keerata ja bussid ikka käivad ilusti.

Ja vahepeal oli mul veel üks selline tegevus, et kui vähegi vaba aega oli, putitasin oma inglisekeelset veebilehte teha. Sellest sai nüüd kah uus variant valmis. Muuhulgas panin sinna üles info oma varasemate tööde kohta.

Kevadsemestriga on veel see värk, et on ette näha kaks plaanilist reisi Euroopasse (siiski mitte Eestisse seekord) – puhkus kevadisel koolivaheajal märtsis, ja CHI konverents aprillis Itaalias Firenzes. Aga muul ajal tuleb siis selle võrra hoogsamalt õppida siin kohapeal :)

Aga kursustest siis. Neid on mul kevadel viis, sügisel oli kuus, seega natuke kergem. Ja tegelikult paberite järgi peaks ma ainult nelja kursust võtma, nii et üks on praegu “lisaks”. Lihtsalt nii palju huvitavaid aineid on, et ei raatsi võtmata ka jätta. Aga kui asi väga hulluks läheb, siis saan mõnest ainest ka loobuda kuni umbes märtsini.

Basic Interaction Design. See on disainiteema jätk. Õpime, kuidas veebisaite arvutitele ja mobiilidele teha, kuidas teha seadmetele nuppe jms. Umbes nagu eelmisel poolaastal Human Factors oli, aga rohkem arvutisuunitlusega. Muuhulgas tuleb selle kursuse raames mul ka käigupealt Flash selgeks saada. Kuidagi on nii välja kukkunud, et igasugustes imelistes keeltes ja keskkondades olen asju arendanud, aga Flashi pole siiani puutunud. Sel poolaastal saab see viga siis ka parandatud.

Usable Privacy and Security. See on turvateema jätk. Osa materjali kattub nii HCI kui ka eelmisel poolaastal võetud privaatsuse kursusega, aga palju on ka uut ja kasulikku. Selle kursuse kava saab otse veebist vaadata. Muuhulgas peame tegema ka ühe kasutajauuringu koos korraliku statistikaga – päris hea ju, et ma eelmisel poolaastal ja talvevaheajal statistikast enamvähem ülevaate sain, siis oskab ka seda uuringu osa planeerida.

Gadgets, Sensors, and Activity Recognition in HCI. Selle kursusega täidan ühe järjekordse eesmärgi, mis mul siia õppima tulles oli – nimelt teha midagi riistvara teemadel :) ja see kursus ongi teemal “kuidas ehitada ja kasutada HCI vidinaid”. Esimene osa on kiire sissejuhatus elektroonikasse (elektrivool, takistid, kondensaatorid, LED-id, valgussensorid, lülitid jne) ja väike ülevaade, kuidas sel teemal harjutusi sabale teha ehk lihtsaid elektroonikaskeeme prototüüpida. Seda teeme esialgu Arduino platvormi abil. Ja hiljem siis ehitame sensorite baasil ka rakendusi näiteks masinõppe algoritmide abil (vt järgmine punkt). Üks võimalik näide on selline, et heli- ja valgussensorite abil on võimalik tuvastada iga ruumi unikaalne “sõrmejälg”. Näiteks päevavalguslambid genereerivad kõrgsageduslikku heli ja ka värelevad elektrivooluga ühes taktis, ja on palju muid faktoreid. Ja et kui kellelgi on mingi selline vidin kaasas, mis pidevalt ümbritsevaid parameetreid mõõdab, siis saab selle põhjal näiteks inimese päevase liikumistee suht täpselt tuvastada. Samuti näiteks kui meil on 3-mõõtmeline ruumisensor, siis on selle põhjal võimalik nt sammuloenduri sarnaseid asju konstrueerida. Jne jne. Ei tea veel, mis projekt mul täpselt tuleb, aga parajalt põnev saab olema ja sissejuhatus elektroonikasse ja praktilised oskused sel teemal (a la kuidas voltmeetri ja ostsilloskoobiga mööda skeeme ringi sõita) kuluvad nii ehk naa ära.

Applied Machine Learning and Data Mining. Seda kursust ma võtan sellepärast, et see on kooskõlas minu isikliku veendumusega süsteemidest, mis peavad inimesega kohanduma, mitte vastupidi :) Ja nimelt: meie ümber on iga päev tohutult andmeid. Paljud meist töötavad näiteks kliendiandmebaasidega, aga samas ka iga inimese liigutus, näiteks kuidas ta arvutiprogramme kasutab, palju kuskil veebilehel aega veedab jne, toodab arvutile andmeid. Ja paljudes nendest andmetest on olemas sisemine korrapära, mida aga käsitsi võib olla suhteliselt raske üles leida kas andmete suure mahu või mudeli keerukuse tõttu. Machine Learning ongi teadus sellest, kuidas neid korrapärasid üles leida ja kasutada. Üks igapäevane rakendus on näiteks iseõppivad spämmifiltrid, mis on just sarnastele mudelitele üles ehitatud – et kui arvutile piisavalt palju ette näitad, mis sinu meelest on spämm ja mis mitte (ja eriti veel, kui suuta eri inimeste sisendit siduda, nagu näiteks vist Gmail teeb), siis üsna varsti suudab arvuti suht täpselt ära öelda, mis on spämm ja mis mitte. Aga seda võib kasutada ka näiteks ilmaennustuses, meditsiinilistes diagnoosides, üleüldse igasuguse riikliku statistika puhul.

Töövahendina kasutame peamiselt WEKA-nimelist programmi. Sellega on see tore lugu, et see on tehtud Uus-Meremaal ja logoks on tal mingi vahva kana moodi kohalik lind, kelle nimi ongi weka :) ma ei tea, kas tal üldse eesti keeles ka mingi nimi on.

Selle masinaõppega on veel selline lugu, et seal ma pean tegema ühe kursuseprojekti, mis seisneb selles, et pean võtma mingi piisavalt suure andmehulga ja püüdma seal ise mingit korda luua. Ehk siis leidma üles, kas seal andmetes on mingi korrapära, mille põhjal saaks tulevikuväärtusi ennustada ja nt üksikuid väärtusi automaatselt gruppidesse jagada jms. Ja hetkel mul ei ole veel päriselt ideed, mis andmetega seda teha. Kui kellelgi on näiteks mingi andmekogu ja praktiline vajadus seda analüüsida, või kui on ideid, kui on mingi vahva huvitav avalik andmekogu, millega seda tööd võiks teha, siis andke mulle teada. Üks kriteerium on see, et andmekogu peab piisavalt suur olema. “Piisavalt suur” tähendab >1000 ühikut. Mida rohkem, seda parem.

Ehk teeb valdkonda selgemaks ka see, kui ma panen siia veel ühe näitliku nimekirja teemadest, mida machine learningu abil uurida saab: What Makes Baby Names Popular? What affects violent crime rates in different states? What causes temperature anomalies? What causes chronic diseases? What makes NBA teams more likely to win? What affects life expectancy per country? Spam Detection; Messages with and without emotional support; Speaker Identification; Language Identification; Image Segmentation; Cancer Diagnosis; Face Recognition.

Ja nüüd siis viimane lugu/kursus ehk miks ma pealkirjas hambaarstidele viitasin. Ei, arsti juurde ma ise ei pea minema ja hammastega on jätkuvalt kõik korras :-) küll aga on hambaarstidega seotud minu viimane ja kõige suurem kursus ehk HCI Project. Nimelt hakkas jaanuari alguses kaheksakuune projektikursus, mis läheb ühe jutiga augustini välja ja sisaldab ühte suurt projekti, kus me peaks siis kasutama kõikjal mujal omandatud teadmisi ja oskusi. Ja inimesed jagati gruppidesse ja sai valida pakutud projektide hulgast endale meeldiva. (Varem tehtud projekte saab siit vaadata.)

Ja kukkus välja nii, et mina olen tiimis, mille klient on Pittsburghi ülikooli stomatoloogiateaduskond. Carnegie Mellon on üsna tehnoloogiline ülikool, mis ei sisalda arstiteadust ja paljusid muid erialasid. Kõrval asuv Pittsburghi ülikool on aga märksa laiema profiiliga, seal on olemas meditsiiniteaduskond ja ka stomatoloogia. Ja muuhulgas on üks nende uurimisvaldkond “dental informatics” (stomatoloogia infosüsteemid?), kus nad on üks maailma juhtivaid keskusi.

Projekti teemaks ongi siis kõige laiemas mõttes, et kuidas teha hambaarstidele paremat tarkvara ja süsteeme, mis neid aitaks just patsiendiga töötamise käigus. Praegu turul olevad tarkvarad on suhteliselt halvasti tehtud ja keerulised kasutada, eriti just patsiendiga vahetult suheldes või näiteks meditsiiniprotseduure teostades. Tekivad huvitavad probleemid, et näiteks ei ole võimalik kasutada klaviatuuri, kui samal ajal patsiendi suus ringi sõeluda, sest klaviatuuri ei ole võimalik mõistlikul viisil hiljem desinfitseerida. Nii et juttu tuleb ka huvitavatest “käed-vabad” süsteemidest ja muust sarnasest.