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新闻评论万能模板-清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学

时间:2019-06-13 18:01:47 | 作者:爱科技网 | 点击: 88 次

雷锋网[AI科技评论]按:3月3日,中国人工智能学会AIDL第二期【人工智能前沿讲习班】在北京中科院自动化所举行,本期讲习班的主题为【机器学习前沿】。周志华教授担任学术主任,前来授课的嘉宾均为中国机器学习界一流专家、资深科研人员和企业精英,包括:耿新、郭天佑、刘铁岩、王立威、叶杰平、于剑、余扬、张长水、郑宇、朱军。

来自清华大学计算机科学与技术系的朱军副教授做了题为《贝叶斯学习前沿进展》的开场分享课。总共2个小时时长的课程,内容主要分为三大部分:贝叶斯基本理论、模型和算法;可扩展的贝叶斯方法;深度生成模型。本文乃三大内容中的第一部分:贝叶斯基本理论、模型和算法。

清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

朱军

清华大学计算机系长聘副教授、智能技术与系统国家重点实验室副主任、深度学习技术与应用国家工程实验室副主任、国家万人计划青年拔尖人才、中国自然科学基金优秀青年基金获得者、中国计算机学会青年科学家、IEEE AI’s 10 to Watch入选者。

以下是根据朱军副教授现场分享整理的文字报告,雷锋网[AI科技评论]做编辑整理。

学术主任周志华教授介绍词:朱军老师是我们国内机器学习非常优秀的一位年轻的学者,他特别在贝叶斯学习方面有一套非常有特色的东西,大家知道贝叶斯学习是机器学习里面非常主流的一个流派,朱军老师是把这两个东西做了非常有机的结合,今天请朱军老师将给大家做一个全面的贝叶斯学习前沿介绍,下面欢迎朱军老师。

朱军:非常感谢周老师给这个机会让我跟大家分享一下。我今天想和大家分享的是,在深度学习或者大数据环境下我们怎么去看待相对来说比较传统的一类方法,贝叶斯方法。它是在机器学习和人工智能里比较经典的方法。

清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

类似的报告我之前在CCF ADL讲过,包括去年暑假周老师做学术主任在广州有过一次报告,大家如果想看相关的工作,我们写了一个文章,正好我今天讲的大部分思想在这个文章里面有一个更系统的讲述,大家可以下去找这个文章读。

清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

这次分享主要包括三个部分:

清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

第一部分:基本理论、模型和算法

贝叶斯方法基础

正则化贝叶斯推理和案例

第二部分:可扩展的贝叶斯方法

在线学习

分布式MCMC

第三部分:深度生成模型

第一部分:贝叶斯基础和正则化贝叶斯

清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

贝叶斯方法概念是比较简单的,一般情况下我们做贝叶斯推理,用了一个核心的工具叫贝叶斯定理或者贝叶斯准则,实际上写出来就是这么一个简单的公式,大家学概率基本上都学过这个。

清华大学计算机科学与技术系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法