數(shù)學(xué)與大數(shù)據(jù)學(xué)院邀請廣東省鵬城實(shí)驗(yàn)室梁勇研究員來校作學(xué)術(shù)報(bào)告

        6月16日，數(shù)學(xué)與大數(shù)據(jù)學(xué)院邀請廣東省鵬城實(shí)驗(yàn)室梁勇研究員來校作學(xué)術(shù)報(bào)告。梁勇研究員采取線上線下相結(jié)合的形式，在基礎(chǔ)樓C207室并在騰訊會議（ID493-156-541）開展了主題關(guān)于“機(jī)器學(xué)習(xí)在生物多組學(xué)大數(shù)據(jù)上的研究與應(yīng)用”的學(xué)術(shù)報(bào)告。院長戎海武教授主持學(xué)術(shù)會議，來自不同學(xué)院多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)的老師、研究人員以及研究生本科生參會。

        梁勇教授介紹人工智能組為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，在生物信息學(xué)領(lǐng)域取得的一些關(guān)鍵性進(jìn)展，以及本人的一些相關(guān)成果。其中包括稀疏性變量選擇正則化方法、元學(xué)習(xí)以及自步學(xué)習(xí)正則化方法，這些方法針對生物數(shù)據(jù)高維小樣本、高噪音的特點(diǎn)，分別從特征層面和樣本層面對算法設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，提高了生物數(shù)據(jù)建模的魯棒性和準(zhǔn)確性。最后梁勇教授還對之后人工智能技術(shù)的發(fā)展做了進(jìn)一步展望，介紹了未來技術(shù)發(fā)展的可能方向。整個(gè)報(bào)告過程內(nèi)容精彩紛呈，理論研究層層深入，引起了師生熱烈的反響。