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[10-20] 机器学习公理化

文章来源:  |  发布时间:2021-10-18  |  【打印】 【关闭

  
Title: 机器学习公理化
Speaker: 于剑,北京交通大学
Time: 10月20日(周三)9:30 AM
Venue: 中科院软件园区5号楼334房间,计算机科学国家重点实验室报告厅
 
Abstract: 在大数据时代,因应用需求的驱动,大量新机器学习方法不断产生。 这些新算法理论依据各异,彼此之间的关系极其复杂,对学习算法的使用者要求极高。但是, 儿童的学习能力虽高, 却不能掌握现今机器学习的理论。 是否能够提出一套符合人类认知的机器学习理论,是当前一个亟待解决的问题。本次报告试图提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架,  其基本假设是: 归哪类,像哪类;像哪类,归哪类。该机器学习理论可以推演出归类方法的三条设计原则, 以统一的方式重新解释了数据降维、密度估计、回归,聚类和分类等问题,而且与日常生活中的认知原则一致。
 
Bio: 于剑,现任北京交通大学二级教授,人工智能研究院院长,交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任。中国计算机学会人工智能与模式识别专委会主任,中国计算机学会会士,中国人工智能学会会士。提出了机器学习公理化问题,著有学术专著《机器学习:从公理到算法》,是CAAI组织编写教材《人工智能导论》的执行主编。
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