悉尼科技大学Jie Lu教授访问北京大学

2017年9月19日下午,悉尼科技大学的Jie Lu教授访问北大可视化与可视分析实验室。Jie Lu教授是一位国际知名的,在模糊迁移学习、决策支持系统、推荐系统、预测和提早警示系统方面的有卓越贡献的科学家。她担任悉尼科技大学Engineering and Information Technology院Research Excellence的副主任,她还是Centre for Artificial Intelligence (CAI)的负责人。她出版过6部研究性的书籍,在学术期刊和会议中发表过400余篇论文。在过去的15年中,她获得过8次Australian Research Council (ARC)的探索津贴和10次其他研究津贴。

图片1 Jie Lu教授

访问期间,Jie Lu教授受邀为我们带来了有关机器学习中概念漂移(Knowledge Drift)的解决对策的报告。概念漂移是指统计模型随着时间流逝产生不可预见的变化从而导致预测精度降低的现象。对于静态数据,往往可以通过重新训练模型的方式获得新的结果,但对流数据(streaming data)而言这种方式并不可取。因此他们提出在传统的机器学习过程之中,增加drift detection, drift understanding和knowledge adaption的方法,找到旧模型中对预测结果影响较大的部分并加以修改,便可迅速地提高流数据学习模型的准确率。报告会中,听众提问热烈,Jie Lu教授热情的给予了解答。

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