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[“数学与金融”讲坛系列讲座]Learning from Streaming Data/数据流学习算法

发布时间:2019-12-29     来源:    点击数:

报告题目:Learning from Streaming Data/数据流学习算法

报 告 人:渐令 (中国石油大学(华东))

报告时间:20191230(周一)上午10:00-11:00

报告地点:知新楼B-1238


报告摘要:

报告指出了数据流学习问题的研究意义和面临的挑战与机遇,基于在线凸优化框架,系统梳理了线性、非线性在线学习算法的发展脉络。特别的,针对大规模含噪数据流学习问题,介绍了基于非凸损失函数的在线学习算法,并提出了有待解决的问题和研究展望。


报告人简介:

渐令、博士、SIAM会员、IEEE高级会员、中国石油大学(华东)经济管理学院教授、博士生导师。目前主要从事数据流挖掘算法的研究。主持国家自然科学基金面上、青年、天元青年基金等省部级以上科研项目5项。在人工智能顶级学术会议IJCAI 2016、国际学术会议IEEE BIBM 2015 IEEE ICDM 2016上发表论文3篇。在《Data Min Knowl Disc》《ACM Trans. Intel Syst Tec》《IEEE Trans. Neur Net Lear》等主流期刊发表科研论文30余篇,授权国家发明专2项。担任数据挖掘与机器学习领域顶级学术会议IEEE ICDMIJCAIACM CIKM程序委员会委员。任IEEE SMCS认知计算技术委员会委员、中国双法研究会数据科学分会常务理事、中国自动化学会数据驱动控制学习与优化专委会委员。

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