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机器学习建模原理和模型选择及若干展望

时间:2022-09-13 来源: 作者: 摄影: 编辑:李东志 上传:

报告人:陈松灿

报告时间:2022年9月14日(星期三)上午10:00

会议地点:beplay体育·(中国)官方网站计算机学院604会议室(崇德楼A座604室)

举办单位:计算机科学与技术学院

报告人简介:南京航空航天大学计算机学院/人工智能学院教授。政府特殊津贴专家。国际模式识别学会会士 (IAPR Fellow)和中国人工智能学会会士(CAAI Fellow)。现任中国人工智能学会机器学习专委会主任、中国人工智能学会常务理事、江苏省人工智能学会常务副理事长等。已发表300多篇论文, Google Scholar引用已超过16300多次,H-指数60。2014-2021连续8年入选Elsevier中国高引学者榜。分别于2011年和2013年获教育部自然科学一等奖和国家自然科学二等奖,排名均为2。至今主持国家自然科学基金项目12项,其中重点项目1项。已培养毕业博士生42名,6位获江苏省优博,其中的2位相继获全国百篇优博论文提名奖。2018年入选了江苏省首届“十佳研究生导师团队”。

报告摘要:本讲座以监督学习为典型学习范式,介绍机器学习中关键的建模原理及其模型选择,强调了归纳偏置或任务先验对建模和特征表示所起的关键作用,最后给出了若干展望。

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