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迁移学习和联邦学习
时间:2018-10-10 09:38    点击:   所属单位:计算机学院
讲座名称 迁移学习和联邦学习
讲座时间 2018-10-12 16:30:00
讲座地点 新科技楼1012报告厅
讲座人 杨强
讲座人介绍 杨强是香港科技大学讲座教授,国际人工智能联合会IJCAI理事长,AAAI执行委员会委员,CAAI副理事长,以及AAAI/ACM/CAAI/IEEE/AAAS的Fellow。 杨强于1989年在马里兰大学获得计算机系的博士学位,之后在加拿大滑铁卢大学和Simon Fraser大学任教。杨强的研究方向为迁移学习及其工业应用,是华为诺亚方舟实验室的创始主任,香港科技大学的大数据研究所的创始主任。为IEEE Transactions on Big Data 和 ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 的创始主编。并获得2018年 ACM SIGKDD 杰出服务奖。
讲座内容 当下,AI在算法研发方面突飞猛进,但AI离在企业落地实施却有着不小的距离。 AI所面临的一个挑战是标注数据的严重不足,这导致许多优秀算法模型无法得到有效训练。在这一讲座中,我将描述利用迁移学习所设计的解决方案,包括利用迁移学习来连接数据孤岛的数据,以得到更有效的机器学习模型;利用数据增强来建立大量的模拟训练数据,以提高机器学习模型的鲁棒性;以及利用强化迁移学习来提高流数据的模型质量。我将介绍我们最近在这方面的工作,包括迁移学习,联邦迁移学习和在舆情分析领域的应用。
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