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讲座通知
2019-10-09 14:47  

题目:迁移学习算法研究

讲者:庄福振 中国科学院计算技术研究所副研究员

时间:20191011日(星期五) 下午15:00

地点:陆大楼506

报告摘要:在大数据时代,数据量呈现爆炸性增长,而且数据呈现出多源、异构、多模态、高维等特点,这给传统机器学习算法带来了非常大的挑战。为了保证训练得到的分类模型具有高准确性和可靠性,传统机器学习假设用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布条件,而且必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型。在大数据环境下,标记足够多的训练样本不仅费时耗力而且变得不可能,另外测试数据往往来自其他领域且具有不同的数据分布,这给传统机器学习算法研究带来了巨大的挑战。本报告致力于解决机器学习算法处理数据分布不一致的分类问题,重点介绍迁移学习研究进展,旨在提高目标任务上的分类准确率。

讲者简介:庄福振,副研究员、硕士生导师,于20117月在中国科学院计算技术研究所获得博士学位;20139月被聘为副研究员;中国人工智能学会机器学习专委会委员,中国计算机学会模式识别与人工智能专委会委员。他主要从事机器学习和数据挖掘的相关研究工作,特别是在迁移学习、多任务学习等研究方面,已经做出了一系列工作。相关研究成果已经在本领域顶级、重要国际期刊和国际会议上发表录用论文CCF B类以上70余篇,其中SCI (SCI)35篇。获得了SDM2010CIKM2010ICDM2018的最佳论文提名。申请专利10项,其中授权5项,另外获得软件著作权10项。承担和参与20多项国家自然科学基金项目以及企业横向项目,入选2015年微软亚洲研究院青年教师“铸星计划”,获得20162019年百度松果计划支持。2013年获得中国人工智能学会优秀博士学位论文奖,入选2017年中国科学院青年创新促进会。


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