雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社訊：機(jī)器學(xué)習(xí)模型現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用在越來越多的領(lǐng)域比如地震監(jiān)測，闖入識(shí)別，高頻交易；同時(shí)也開始廣泛的應(yīng)用在移動(dòng)設(shè)備中比如通過邊緣計(jì)算。這些真實(shí)世界的應(yīng)用在原有的模型精度基礎(chǔ)之上帶來很多實(shí)際約束比如預(yù)測要在很短或規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成。所以這樣的應(yīng)用要求機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠同時(shí)優(yōu)化預(yù)測精度和時(shí)間。本研究提出一個(gè)通用的理論框架來實(shí)現(xiàn)預(yù)測精度和速度的最優(yōu)權(quán)衡。這一權(quán)衡可以通過選擇最優(yōu)的特征選擇實(shí)現(xiàn)，比如我們傾向于選擇能保證高精度卻又帶來較少計(jì)算量的特征。但是特征計(jì)算過程中廣發(fā)存在的計(jì)算依賴和冗余，這導(dǎo)致我們對其加以建模并在優(yōu)化過程中精確的考慮它們。這樣建立的整體模型是一個(gè)高度非凸并且離散的問題。對此，本文提出有效的等價(jià)及近似問題，并且提出新的基于非凸ADMM的方法及其相應(yīng)的收斂性分析。本研究的代碼及數(shù)據(jù)現(xiàn)均已公開。

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預(yù)測時(shí)間敏感的機(jī)器學(xué)習(xí)模型建模與優(yōu)化

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趙亮，現(xiàn)為美國喬治梅森大學(xué) (George Mason University)信息科學(xué)與工程學(xué)院助理教授。他于2016年于弗吉尼亞理工大學(xué)獲博士學(xué)位。他的科研方向主要為，大數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)，具體領(lǐng)域有稀疏特征學(xué)習(xí)，社會(huì)實(shí)踐預(yù)測，文本挖掘，分布式非凸優(yōu)化， 網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)，多任務(wù)及遷移學(xué)習(xí)等。他獲得2018美國自然科學(xué)基金CRII Award。他于2016年被微軟搜索列為全球二十大學(xué)術(shù)新星之一。他在頂級期刊和會(huì)議發(fā)表論文40余篇，包括ACM KDD, IEEE TKDE, AAAI, IJCAI, IEEE ICDM, ACM CIKM, and WWW. 他曾擔(dān)任空間數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域著名會(huì)議SSTD 2017的專家小組主席, co-chair of LENS workshop at SIGSPATIAL 2018, 以及program committee of ACM KDD 2018, AAAI 2019, SDM 2019, IEEE ICDM 2018, 和IEEE ICDM 2017. 他曾擔(dān)任十余個(gè)著名期刊的評審工作，比如 ACM TKDD, IEEE TKDE, KAIS, IJGIS, TBD, TIST, 和TMIS.

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北京時(shí)間10月30日（周二） 10：00

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