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学术沙龙探讨在线学习算法热点问题
文:教师发展中心 计算机学院 图:计算机学院 来源:计算机学院 党委教师工作部、人力资源部(教师发展中心) 时间:2017-03-08 5158

  3月3日下午,蚂蚁金服人工智能部高级算法专家赵沛霖博士做客我校学术沙龙,在清水河校区经管楼宾诺咖啡与我校师生共同探讨在线学习算法等热点问题。本次活动由计算机科学与工程学院校“百人计划入选者”段立新教授主持,全校共50余名师生参加活动。

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  在学术交流中,赵沛霖博士从大数据分析的背景与动机出发,介绍了大数据时代的三个挑战:大规模,高效和多样性,从而引出在线机器学习出现的必然。随后,赵沛霖从大家熟悉的离线学习讲起,两相对比,依次讲解了在线学习的概念、任务、优势,又以推荐系统、金融量化分析两个常见的应用场景举例,让大家对在线学习有了立体的认识。进入本次交流活动的核心,一系列经典和热门的在线学习算法,赵沛霖先重点介绍了基于线性分类的在线学习算法,以传统和非传统任务使用为分类,先后带大家领略了Perceptron、PA、CW、SCW、Sparse等在线学习算法的魅力。他还给大家重点讲解了一个在谷歌面试上经常出现的问题。介绍完线性分类算法后,赵沛霖博士从基于核和深度学习两方面介绍了一些非线性在线学习算法。最后,赵沛霖博士还简单讨论了一些正在进行的,以及未来的研究方向。在讲解Centralized Distributed Online learning时,赵沛霖博士通过列举“双十一”的例子,让大家触摸到了在线学习算法的距离。无论是线性算法还是非线性算法,赵沛霖博士对自己正在研究和当前其他研究人员在研究的热点进行了详细介绍,让大家对前沿知识有了深入认识。

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  在问答环节,针对师生们提出的疑惑和观点,赵沛霖博士都耐心地翻到PPT的对应页面 认真解析,在座师生受益匪浅。

  本次沙龙由人力资源部教师发展中心主办,计算机科学与工程学院和大数据研究中心承办。


相关链接:

  学术沙龙活动于2014年10月启动,由人力资源部教师发展中心主办。沙龙采取自由交流的形式,以前沿科学热点问题探讨为主题,旨在为教师搭建学术交流的平台,增进相互了解,拓展研究视野,促进教师学术水平提升和跨学科的合作研究。


编辑:林坤  / 审核:罗莎  / 发布:罗莎