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机器学习大讲堂-廖教授开讲

        2016年12月29日下午三点半,热动力大楼116室迎来了计算机科学系的廖士中教授,带给大家一场异彩纷呈的机器学习盛宴。

机器学习是研究增长知识、提高性能、学习学习的一门学科。廖教授提出了“元学习meta-learning”的概念,认为数据 IB(归纳偏置)=学习结果。这一思路点出了机器学习的本质:对IB归纳偏置的理解决定了学习的方向。

廖教授用一个简单回归问题的两种不同解法讲解了什么是“学习过程”,分归纳、演绎、类比、转导四大类。人工智能作为一门研究理性对象的学科,应是机器学习的核心。廖教授教大家用辩证的角度看问题,“任一问题存在最优的学习器,任一学习器存在最优问题。”

“到底哪一种机器学习算法适合于我的问题?”,这是学生们普遍遇到的问题。廖教授指出应先理解机器学习讨论的基本问题:可学习性、适用性、罗生门。没有免费的午餐告诉我们不存在通用的学习器,好模型的多样性告诉我们“若无必需,勿增实体”,教会我们从多解释性原理去看问题。

廖教授此次机器学习讲堂高屋建瓴地从本质上揭开了机器学习的神秘面纱,打开了大家看问题的思路,同学们获益良多,精彩之处共鸣不断。


编辑人:姚冬春


 
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