Chương trình chuyên biệt “Các phương pháp thống kê hiện đại trong học máy”

Chương trình chuyên biệt

“CÁC PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ HIỆN ĐẠI TRONG HỌC MÁY”

(Modern Statistical Methods in Machine Learning)

TẠI VIỆN NGHIÊN CỨU CAO CẤP VỀ TOÁN

18-22/6/2012: Bài giảng về các phương pháp thống kê nhiều chiều và học máy

  • Giảng viên: GS Hồ Tú Bảo
  • Các bài giảng này nhằm giới thiệu sự phát triển, xu thế và các hướng nghiên cứu gần đây trong ngành học máy cũng như một số phương pháp thống kê nhiều chiều hiện đại, chuẩn bị cơ sở cho các bài giảng tiếp theo của đề tài:

–       Sự phát triển, các hướng nghiên cứu và một số thách thức trong học máy (Machine learning: its roles in other sciences, recent directions and some challenges)

–       Đánh giá và chọn lựa mô hình trong hồi quy bội và hồi quy đa biến (Model assessment and selection in multiple and multivariate regresion)

–       Các phương pháp kernel và SVM (Kernel methods and support vector machines)

–       Rút gọn số chiều và học đa tạp (Dimensionality reduction và manifold learning)

–       Mô hình hoá chủ đề trong phân tích văn bản (Topic models in text analysis)

30/7-3/8/2012. Bài giảng về các phương pháp phi tham số Bayes và mô hình đồ thị xác suất

  • Giảng viên: GS Nguyễn Xuân Long
  • Các bài giảng này giới thiệu vấn đề và phương pháp trong hai hướng kể trên của học máy thống kê:

–       Mô hình hỗn hợp vô hạn dựa trên các quá trình stick-breaking (Infinite mixture models based on stick-breaking processes)

–       Các quá trình Dirichlet, stick-breaking, nhà hàng Trung Hoa (Dirichlet processes, stick-breaking processes, Chinese restaurant processes)

–       Các thuật toán Markov Chain Monte Carlo cho các hỗn hợp vô hạn (Markov Chain Monte Carlo algorithms for infinite mixtures)

–       Mô hình Bayes phi tham số thứ bậc (Hierarchical nonparametric Bayes)

–       Mô hình Bayes phi tham số để học các cấu trúc mạng ẩn (Nonparametric Bayes for learning latent network structures)

–       Lý thuyết phi đối xứng cho suy diễn thống kê trong các mô hình hỗn hợp vô hạn (Asymptotic theory for statistical inference in infinite mixtures)

–       Suy diễn biến phân và các thuật toán message-passing (Variational inference and message-passing algorithms)

6-17/8/2012. Làm việc với các chuyên gia tại VIASM (seminar, thảo luận…) và bài giảng của giáo sư John Lafferty về các nội dung:

–       Tính thưa trong hồi quy (Sparsity in regression)

–       Học cấu trúc mô hình đồ thị (Graphical model structure learning)

–       Suy diễn phi tham số (Nonparametric inference)

–       Các mô hình chủ đề (Topic models)

—————

Thông tin cụ thể: http://viasm.edu.vn/?page_id=103

————-&&————-

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất / Thay đổi )

Connecting to %s

%d bloggers like this: