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人工智能前沿技术高端学术论坛(一)

【 发布日期:2022-08-26 】    作者:罗昕

报告题目:自适应标签噪声过滤框架

报告人:王文剑,山西大学教授

报告时间:202208279:00

直播链接https://meeting.tencent.com/l/r8NEMc4gp0dy

报告摘要:机器学习的结果正确性、模型鲁棒性是大数据智能安全可信应用中不可回避、必须解决的关键问题,而数据质量是机器学习技术发挥作用的重要基础。数据中的噪声(特别是标签噪声),使得机器学习算法很难从数据中挖掘出高度可信的规则(相对于数据分析任务)或训练得到精准的模型(相对于机器学习任务),从而必然导致源于数据的知识和决策产生严重错误或偏差。报告介绍了目前的一些噪声过滤理论和方法,并重点介绍了团队提出的自适应标签噪声过滤框架及最优过滤方法。

报告人简介:王文剑,山西大学二级教授,博士生导师,计算机与信息技术学院院长兼大数据学院院长,是教育部新世纪优秀人才、山西省学术技术带头人、山西省“三晋英才”拔尖骨干人才。目前担任中国人工智能学会理事、中国人工智能学会机器学习专委会常务委员、知识工程与分布智能专委会常务委员,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员,CCF太原分部执行委员会副主席、ACM太原分会副主席。近年来主要从事机器学习与数据挖掘等方面的研究,先后主持国家自然科学基金重点项目和面上项目、省部级项目及企事业委托项目30余项,在JMLR、TKDE、TSC、PR、中国科学、IJCAI、ACM MM等国际国内学术期刊和会议发表学术论文260余篇,获山西省自然科学一等奖2项、科技进步二等奖1项。