Uluslararası Veriye Dayalı Optimizasyon Teorisi ve Uygulaması Sempozyumu: Algoritma, büyük veri ve yapay zeka kombinasyonu ne tür kıvılcımlar yaratacak?
Lei Feng.com AI Technology Review News, 16-19 Aralık 2017, "2017 Veriye Dayalı Optimizasyon Teorisi ve Uygulaması" uluslararası semineri Şangay Finans ve Ekonomi Üniversitesi'nde düzenlendi. Bu seminere, Şangay Finans ve Ekonomi Üniversitesi Disiplinlerarası Bilim Enstitüsü (RIIS) ev sahipliği yaptı ve Shanshu Technology Co., Ltd. tarafından ortaklaşa düzenlendi. Ardından, Leifeng.com AI Technology Review üç günlük konferansı hem konferansın içeriğinden hem de öğrencilerin sitedeki deneyimlerinden tanıtacak.
Üretim, eğitim ve araştırma entegrasyonunu daha iyi gerçekleştirmek için veriler, algoritmalar ve yapay zeka
Leifeng.com AI Technology Review, bu seminerin yalnızca Stanford Üniversitesi, Chicago Üniversitesi, Pekin Üniversitesi, Şanghay Finans ve Ekonomi Üniversitesi ve diğer tanınmış üniversitelerde ders veren tanınmış akademisyenleri yurtiçinde ve yurtdışında davet etmekle kalmayıp, aynı zamanda bir dizi endüstri liderini bir araya getirdiğini belirtti. Tarihteki önemli algoritmaları gözden geçirmek, araştırma sonuçlarını sergilemek, mevcut endüstri etkin noktalarını analiz etmek ve mevcut durumda araştırma yapmak için algoritmaların büyük veri, yapay zeka vb. İle nasıl birleştirileceğini tartışmak için bir araya gelin, böylece endüstri-üniversite araştırmalarını daha iyi gerçekleştirmek Birleştirin.
Konferansın ilk gününde, Şangay Finans ve Ekonomi Üniversitesi Disiplinlerarası Araştırma Enstitüsü Dekanı Profesör Ge Dongdong, "Veriye Dayalı Optimal Karar Alma Uygulaması" konulu bir konuşma yaptı. Profesör Ge Dongdong bu konuşmasında ilk olarak büyük veri çağında karşılaştığımız zorlukları anlattı ve aynı zamanda akademi ve endüstrinin mevcut kombinasyonunun geçmişten ne kadar farklı olduğunu ayrıntılı olarak analiz etti. "Şu anda, pratik karar verme problemleri matematiksel modellere dönüştürülebilir ve verimli optimizasyon algoritmalarıyla çözülebilir." Operasyonel araştırma altın bir çağın habercisi. "Dedi.
Resim: Ge Dongdong, Disiplinlerarası Bilimler Enstitüsü Dekanı, Şangay Finans ve Ekonomi Üniversitesi
Profesör Ge Dongdong'un konuşmasının ardından MOSEK'in kurucusu Erling Andersen, MOSEK Kullanarak Konik Optimizasyon Problemini Çözme başlıklı bir rapor yayınlayarak, MOSEK'in geliştirme deneyimlerini ve zorluklara nasıl cevap verdiklerini ve problemleri nasıl çözdüklerini katılımcılarla paylaştı. . 20 yıldır kurulan ve dünyada bir kıyaslama pozisyonu kuran en iyi optimizasyon algoritması yazılım şirketi olarak MOSEK, dünya çapında üniversiteler, araştırma enstitüleri ve en iyi finans kurumları için hizmetler sunarak artık Avrupa'da tam kapsam elde etti.
Resim: MOSEK'in kurucusu Erling Andersen
Kısa bir kahve molasından sonra, bu seminerin özel konuğunu, Didi Chuxing başkan yardımcısı ve Didi Araştırma Enstitüsü başkan yardımcısı Ye Jieping'i karşıladık. Didi Chuxing'de Büyük Veri teması üzerine harika bir konuşma yaptı ve Didi platformunda büyük veri ve yapay zeka teknolojisinin uygulanmasını ayrıntılı olarak tanıttı. Didi, 2015 yılında Makine Öğrenimi Araştırma Enstitüsü'nü kurdu ve daha sonra Didi Araştırma Enstitüsü'ne yükseltildi. Didi Araştırma Enstitüsü, bulut tabanlı bir yapay zeka taşıma motoru olan Didi Brain oluşturmak için büyük verileri, makine öğrenimini ve bulut bilişimi birleştiriyor. Didi Brain, şehir içi trafik seyahatinin kurallarını gerçek zamanlı olarak öğrenebilir, ulaşım ve yol koşullarını anlayabilir ve en uygun kararları verebilir (yol planlama, arz ve talebin eşleştirilmesi, akıllı sevkiyat, vb.). Yalnızca şehrin genel ulaşım verimliliğini en üst düzeye çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda herkesin seyahat deneyimini mümkün olduğunca optimize eder. Örnek olarak dağıtımı ele alalım: Didi her sipariş gönderdiğinde, satranç oynamak gibidir ve sonraki N hamlesi dikkate alınacaktır. Didi Brain, her 2 saniyede bir küresel bir karar verir ve hızlı ve büyük hesaplamalarda küresel optimal akıllı gönderimi tamamlar.
Resimde: Profesör Ye Jieping, Michigan Üniversitesi, Didi Travel Başkan Yardımcısı
Ardından ilk günün son konuğu, Güney Kaliforniya Üniversitesi'nden Doç. Dr. John Carlsson'u karşıladık. Hesaplamalı Geometri ve Lojistik üzerine bir konuşma yaptı. Konuşmasında, hesaplamalı geometri ve mantık araştırmalarının, bilim insanlarının karmaşık verilerden geometrik ve mantıksal düzenli özellikler bulmalarına yardımcı olduğuna dikkat çekti.Bu temsili veri alt kümeleri, bilim insanlarının her birini daha iyi anlamak için bilgisayar algoritmalarını kullanmalarına izin verebilir Veri setinin doğası ve farklı veriler arasındaki ilişki, sonuçta insanların üretim planlama, büyük veri tıbbi bakımı ve seçim sonucu tahmini gibi sorunları çözmesine yardımcı olur. Yapay zeka çağında, muazzam miktarda veriyle karşı karşıya, sistematik analiz ve modelleme fikirleri sağladı.
Toplantının ikinci gününde Minnesota Üniversitesi'nden Profesör Zhang Shuzhong, Stanford Üniversitesi'nden Profesör Ye Yinyu ve New York Üniversitesi'nden Profesör Zhang Jiawei açılış konuşmaları yaptı.
Yöneylem araştırması alanında seçkin bir Çinli temsilci olarak Profesör Zhang Shuzhongun konuşma konusu Optimizasyon Dünyasının İlk-İkili Perspektifi. Konuşmasında optimizasyonda çok önemli bir kavramın dualite olduğunu söyledi. Tüm optimizasyon problemleri İkili bir problem vardır: İkili problem çok fazla bilgi içerir ve optimizasyon problemi potansiyel problemde birçok önemli yapı içerir. Dualite üzerine yıllarca yaptığı araştırmalarla birleşince, dualite anlayışını ifade etti.Aslında, dualitenin kendisi bir zıt değil, şeyler doğaldır.İlkel dualitedir ve dualite ilkeldir.
Resim: Minnesota Üniversitesi'nden Profesör Shuzhong Zhang
Sırada Von Neumann Teori Ödülü'nü kazanan, Stanford Üniversitesi Yönetim Bilimi ve Mühendisliği Bölümü ve Shanshu Technology'nin baş bilim adamı danışmanı Profesör Ye Yinyu'nun harika paylaşımı var. Hepimizin bildiği gibi karar vermede belirsizlik var.İnsanlar geçmişte verilere dayalı gibi birçok yöntem önermişler ama etkisi çok iyi değil.Profesör Ye Yinyu, karar vermede belirsizlik olsa bile sağlam optimizasyon yöntemlerini kullanmanın, Yine de daha iyi bir etkiye sahip. Bundan sonra, yıllar içinde dağıtılmış sağlam optimizasyon konusundaki ilerlemesini tanıttı ve dağıtılmış sağlam optimizasyonun kurucusu olarak, sağlam yöntemlerin yaygın olarak kullanıldığını söyledi. Şu anda popüler olan derin öğrenme ve makine öğrenimi arasında, sağlam optimizasyon yöntemleri ve makine öğrenimi düzenleme yöntemleri belirli durumlarda eşdeğerdir.
Resim: Stanford Üniversitesi'nden Profesör Ye Yinyu
Ve bir sonraki adım ise Profesör Zhang Jiawei'nin paylaşımı. Başlıca araştırma ilgi alanları arasında iş analizi, optimizasyon kararı verme, tedarik zinciri ve envanter yönetimi, vb. Konusu Sınırlı Esneklikle Çevrimiçi Kaynak Tahsisi. Üretim ve satış konularında esnekliğin büyük değerini, sisteme biraz esneklik katmanın büyük faydalar sağlayabileceğini anlattı. Esnek sistemlerin esnekliği araştırmasında bir uzman olarak, bize üretim, satış ve nakliye sürecinde talebin nasıl daha iyi karşılanacağını anlattı.
Resim: New York Üniversitesi'nden Profesör Zhang Jiawei
Üç profesörün sabahları yaptığı harika konuşmaların ardından öğleden sonra Çin Yöneylem Araştırması Derneği - Modern Yöneylem Araştırması Geliştirme Sempozyumu'nun kapalı kapılar ardında toplantısı yapıldı. Toplantıda yurtiçi ve yurtdışından uzmanlar ve profesörler son çalışma sonuçlarını kısaca paylaştılar Bireyler yöneylem araştırmasının geliştirilmesine ilişkin görüşlerini ifade ederler ve belirli öneriler ve planlar ortaya koyarlar. Ve araştırma yönlerinin de kendi odak noktaları, makine öğrenimi, derin öğrenme, asenkron hesaplama, kuantum hesaplama, büyük ölçekli seyrek optimizasyon, tedarik zinciri yönetimi, kombinatoryal optimizasyon, algoritma oyun teorisi ve diğer birçok sorunu var, herkesin kendi araştırması ve tartışması var. Ek olarak, AlphaGo gibi güncel akademik etkin noktalar hakkında harika tartışmalar var.
Paylaşım getiren uzmanların ve profesörlerin çoğunun Profesör Ye Yinyu'nun öğrencileri olduğunu ve bu toplantının da Profesör Ye'nin doğum gününe denk geldiğini belirtmekte fayda var, seminer fırsatını değerlendiren herkes bilimsel araştırma sonuçlarını paylaşırken onaylandı. Profesör Ye, akademik başarılarından dolayı Profesör Ye'ye içten minnettarlığını ifade etti. Profesör Ye ayrıca, öğrencilerin nasıl eğitileceğini, zevkli araştırmaların nasıl yapılacağını ve yöneylem araştırmasının geliştirilmesi için bazı önerileri anlatan harika bir konuşma yaptı.
Konferansın son gününde Chicago Üniversitesi, Princeton Üniversitesi, Columbia Üniversitesi, Minnesota Üniversitesi, Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden 16 kişi, Stanford Üniversitesi Yönetim Bilimi ve Mühendisliği Bölümü'nden Von Neumann Teori Ödülü sahibi ve Amerikan Mühendislik Akademisi akademisyeni Profesör Peter Glynn başkanlığında Yerli ve yabancı üniversitelerden bilim adamları bir araya geldi ve bu kısa günde birbiri ardına parlak akademik raporlar getirildi.
Profesör Peter Glynn, sahnedeki ilk konuk olarak Sağlam Optimizasyon, Ampirik Olabilirlik ve Düzenlilik üzerine bir rapor getirdi. Konuşmanın başında, bugünkü raporunun Profesör Ye Yinyu'nun 2016 tarihli makalesi Likelihood veriye dayalı sorunlar için sağlam optimizasyondan ilham aldığını söyledi. Daha sonra, istatistiksel öğrenmede sağlam optimizasyon, deneysel olasılık ve düzenlileştirme arasındaki derin bağlantıyı tanıttı. Makine öğreniminin birçok alanda hızlı ve yaygın bir şekilde uygulanmasıyla, mevcut makine öğrenimi algoritmalarının kararlılık eksikliği yavaş yavaş ortaya çıkar. Profesör Peter Glynn'in bu son araştırma sonucu, makine öğrenimi algoritmalarının kararlılığını ve genelleştirilebilirliğini geliştirmek için sağlam bir temel oluşturdu.
Resim: Peter Glynn, Başkan Profesör, Yönetim Bilimi ve Mühendisliği Bölümü, Stanford Üniversitesi
Profesör Peter Glynn'in raporundan sonra, yaprak açık kaynak platformundaki en son gelişmeler, belirsiz karar verme, kaynak tahsisi, istatistikler ve diğer hususlar dahil olmak üzere harika akademik raporlar geldi ve etkinlik 17.00'ye kadar sürdü. Şimdiye kadar üç günlük toplantı başarıyla sona erdi.
"Akademik atmosfer güçlü ve veriye dayalı ve optimizasyonun çekiciliği sonsuzdur"
Konferans Şangay'da düzenlenmesine rağmen, Leifeng.com AI Technology Review, yerinde yapılan görüşmeler sırasında katılımcılar arasında Hong Kong, Singapur, Amerika Birleşik Devletleri ve dünyanın diğer bölgelerinden öğrencilerin olduğunu ve öğrencilerin yanı sıra birçok sektör profesyoneli olduğunu ortaya çıkardı. Bu kadar çok öğrenciyi ve sektör profesyonelini sahneye çekebilecek bu konferansın gücü nedir? Leifeng.com AI Technology Review ayrıca olay yerindeki öğrencilerle iletişim kurdu.
Fudan Üniversitesi Matematik Bölümü son sınıf öğrencisi Leifeng.com'un AI Technology Review hakkında yorum yaptı: "Bu konferans yurtiçi ve yurtdışından ustaları ve akademisyenleri bir araya getirdi. Yaptığım soruların çoğu, ilgilendiğim veriye dayalı ve stokastik optimizasyonla ilgili. Harika bir öğrenme fırsatı. "
Konferansa katıldığı iki gün boyunca, akademisyenlerin kişilik çekiciliğini daha fazla hissettiğini söyledi.
Mekandaki akademisyenlerin mizacından cesaret alarak, akademisyenleri seven, işbirliğini memnuniyetle karşılayan ve cana yakın bir kalbi her zaman korudum. Öğretmenlerin yolda hala akademik konularını tartıştıklarını ve önceki konferanslardan ilham aldıklarını duyunca, kendimi çok duygusal olarak enfekte hissediyorum ve kalbim dalgalanıyor.
Akademik araştırma perspektifinden, yapay zeka teknolojisi hakkında yorum yaptı: "Öğretmenler derste birçok fikir açısından bahsetti, neden bir fikir ortaya çıktı, bir fikri nasıl resmileştirilir, bir fikrin farklı açılardan nasıl analiz edileceği, ne olursa olsun Öğretmen Zhang Ye aynı zamanda öğretmen Jia Wei'dir. İyi bir fikrin, geçmişte farklı yöntemlerin daha derin ve kapsamlı bir şekilde yeniden anlaşılmasının yanı sıra diğer konuların aktarılması ve uygulanması da dahil olmak üzere birçok açıdan ilham verebileceğini düşünüyorum. Bununla birlikte, fikre nasıl ulaşılacağı, sıkı bir tartışmanın nasıl yapılacağından daha kritik olabilir. "
Hong Kong'dan bir başka doktora öğrencisi de benzer görüşleri dile getirerek, bu konferansın en çekici kısmının veriye dayalı ve optimizasyon olduğunu söyledi. "Bu konu şu anda akademide gündemde olan bir konudur ve bu konferans sadece akademik uzmanları akademik topluluğun araştırma yönünü daha yüksek bir perspektiften anlamaya davet etmekle kalmaz, aynı zamanda genç akademisyenlerin araştırmalarını farklı açılardan ve kurumsal yöneticilerden sunmalarını sağlar. Akademisyenlerin ve endüstrinin entegrasyonu, ilgili yönlerde araştırmaya çok fazla ilham verebilir. "
Araştırma alanı sağlam optimizasyondur. İki günlük toplantıyı dinledikten sonra, pratik düşünme yapmak için mevcut etkin noktaları birleştirdi: "Makine öğrenimi şu anda gerçekten çok popüler, ancak mükemmel değil ve ameliyathane alan bilim adamlarımız Bazı makine öğrenimi algoritmalarının etkisini iyileştirmek için dışbükey optimizasyon ve sağlam optimizasyon gibi kendi araştırmalarımdan başlayarak.Ayrıca, ameliyathane ile ilgili araştırmalar, AlphaGo'daki güçlendirme öğrenimi ve Monte Carlo Arama Ağacı fikirleri gibi en yeni makine öğrenimi algoritmalarından da yararlanabilir. Ameliyathaneyle ilgili araştırmalara uygulandı. Didi Travel Başkan Yardımcısı Profesör Ye Jieping'in söylediği gibi, rota planlama AlphaGo'nun fikirleriyle birleştirildi. "
Yapay Zeka Teknoloji İncelemesine, makine öğrenimi algoritmalarının ve verilerin kullanımının gerçekten daha iyi sonuçlar elde etmesine rağmen, modeli kullanmanın daha iyi olduğunu söyledi. Sağlam optimizasyonla birleştirilen anlayış. Bununla birlikte, daha derin bir anlayış oluşturmak için makine öğrenimi alanında araştırma yapılması gerektiğini de söyledi.
Northeastern Üniversitesi'nden istatistiksel optimizasyon alanında bir doktora, onun için en çekici yerin ortak araştırma yöntemi ve sorunun özellikleri olduğunu söyledi. Laboratuvarlarının araştırma yönü çelik endüstrisi ve Güç ve Enerjinin İnterneti gibi endüstriyel konulardır.Araştırma alanları farklı olsa da, sadece daha fazla alışveriş ve tartışmanın birlikte ilerleyebileceğini söyledi.
Akademisyenlere gelince, Fudan Üniversitesi'ndeki sınıf arkadaşlarıyla aynı görüşleri de dile getirdi:
Pek çok kazanım, birkaç basit kelimenin tam olduğu söylenemez. Basitçe, akademik olarak ifade etmek gerekirse, Öğretmen Ge ve diğerlerinin raporlarından ilham almış olmalıyım. Akademik atmosferin inşası açısından, Finans ve Ekonomi Üniversitesi'nin geçen yüzyıldaki yaşamından ve akademik değişimlerin güçlü atmosferinden etkilendim. Araştırma enstitülerinin ve okulların gelişimine yardımcı olmak için Yelaoshr'den de öğrenim var. Saha geliştirme açısından, Çin endüstrisinin hızla gelişmesini sağlamak için onların deneyimlerinden ve anlayışlarından ders almayı umuyorum ve işletmeler ve okullar iyi entegre olmuş durumda.
Konferansa nasıl bakılacağını söyledi, "Akademik rapor yeni fikirlerin ilhamına ve paylaşımına odaklanıyor. Bilimsel araştırma sürecini kendi gerçek proje deneyiminize dayanarak açıklamak ve sonunda teoriye yüceltmek kolay değil." Dedi.
Konferans bitmesine rağmen, herkesin tartışması hala devam ediyor. Daha derin bir tartışma için algoritmalar, büyük veri ve yapay zeka araştırmaları nasıl birleştirilir, sektördeki tüm insanlar tarafından tartışılmaya değer bir konudur.
