Haberler Çin'deki Veri Bilimi Forumu: Endüstrideki ve akademideki on Çinli veri madenciliği araştırma sonuçlarını paylaşıyor KDD 2018
AI Technology Review Press : KDD 2018 ana konferansının ilk gününde öğleden sonra "KDD 2018'de Çin'de Veri Bilimi" başarıyla gerçekleştirildi. Bu konuşma, Çin'in endüstri ve akademide yaptığı ileri araştırma sonuçlarını sergilemeyi amaçlayan on tanınmış Çinli uzmanı her biri 20 dakikalık bir konuşma yapmaya davet etti.
"KDD 2018'de Çin'de Veri Bilimi" forumu, ACM SIGKDD'nin (KDD Çin) Çin Şubesi tarafından organize edilmektedir.Bu, KDD Çin'in Halifax'ta KDD 2017'den sonra buna karşılık gelen bir tema etkinliğini ikinci kez düzenlemesidir.
Geçen yılki "KDD 2017'de Çin'de Veri Bilimi", aralarında Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden Profesör Yang Qiang ve Rutgers-New Jersey Eyalet Üniversitesi'nden Profesör Xiong Hui'nin de bulunduğu 8 konuşmacıyı veri madenciliği ve ilgili alanlardaki araştırma ilerlemelerini paylaşmaya davet etti. , O zamanlar Microsoft Research Asia'nın direktör araştırmacısı olan Dr. Zheng Yu, o sırada baş bilim insanı olan Dr. Li Lei, Didi Travel başkan yardımcısı Dr. Ye Jieping, Simon Fraser Üniversitesi'nden Dr. Pei Jian, Tsinghua Üniversitesi'nden Dr. Tang Jie ve Tsinghua Üniversitesi'nden Dr. Cui Peng Ve diğer tanınmış endüstri ve akademik uzmanlar paylaşacak.
Bu yıl Çin'deki Veri Bilimi'nde JD Finance Group Başkan Yardımcısı, Baş Veri Bilimcisi ve ACM Data Mining China (KDD Çin) Genel Sekreteri Dr. Zheng Yu, bu etkinliğin ev sahipliğini yaptı. KDD'nin akademik ve endüstriyel çevrelerde kaydettiği ilerlemeyi paylaştı ve Çin'deki Veri Biliminin akademik endüstrileri birbirine bağlamadaki önemli rolünü dört gözle bekledi.
Etkinliğin başında Tsinghua Üniversitesi'nden Akademisyen Zhang Bo, "Gerçek Bir Yapay Zekaya Doğru" başlıklı bir açılış konuşması yaptı. Bu üç soruya odaklanan "Gerçek yapay zeka nedir? Neden gerçek yapay zekaya ihtiyacımız var? Gerçek yapay zekaya doğru nasıl ilerleyeceğiz?" Akademisyen Zhang Bo, mevcut yapay zekanın anlamadan yapay zeka olduğuna ve mevcut diyalog sistemine inanıyor. Gerçek zeka olmaktan uzaktır. Bu nedenle, sembolü bir vektöre çevirip özellik uzayındaki vektörü aynı anda anlamsal uzayda bir vektöre çevirerek veya veriye dayalı ve bilgi odaklı yöntemleri birleştirerek "makineleri akıllı yapma" yolunda bir adım atmaya çalışabiliriz. .
Hemen Dr. Zheng Yu, akıllı bir şehir inşa etmek için büyük verilerin ve yapay zekanın nasıl kullanılacağına dair bir açılış konuşması yaptı ve ayrıca ekibin JD.com'da kentsel bilgi işlemi nasıl inşa ettiğini paylaştı.
Didi Travel Başkan Yardımcısı Dr. Ye Jieping, Didi'nin ETA tahmini (Tahmini Varış Süresi), akıllı gönderim, büyük ölçekli trafik yönetimi ve ulaşımla yakından ilgili diğer içerikleri elde etmek için yapay zekayı nasıl birleştirdiğini paylaştı.
ACM SIGKDD Çin Bölüm Düzenleme Komitesi üyesi ve Tsinghua Üniversitesi Doçenti Tang Jie, sosyal etkiyi modellemek için derin öğrenmenin nasıl kullanılacağını paylaştı. Dr. Tang Jie, bu yılki KDD 2018'in sadece başkan yardımcısı değil, aynı zamanda üstün iş performansıyla Hizmet Ödülü'nü kazandı. SIGKDD Üstün Hizmet Ödülü, temelde konferanslara ev sahipliği yapmak, akademik gruplara ev sahipliği yapmak ve diğer hizmet çalışmalarının yanı sıra veri madenciliği öğretimi ve mali işler dahil olmak üzere bilgi keşfi ve veri madenciliği alanında önemli hizmet katkıları yapmış bireylere veya ekiplere verilir.
ByteDance Yapay Zeka Laboratuvarı bilim insanı Dr. Lei Li, şirketin işiyle birleştiğinde, içerik oluşturma ve etkileşim için yapay zekanın birçok olasılığını paylaştı.
Çevre ile etkileşime odaklanan, sırasıyla Tsinghua Üniversitesi'nde ömür boyu doçent olan Dr. Cui Peng ve sırasıyla akademik ve endüstri perspektiflerinden Baidu İş Zekası Laboratuvarı yöneticisi Xiong Hui, belirsiz ortamlar karşısında ve mobil ortamda nasıl istikrarlı tahminler elde edileceğini paylaştı. Veriye dayalı AI araştırma girişimleri nasıl kullanılır?
Tayvan'daki Ulusal Chiao Tung Üniversitesi'nden Profesör Zeng Xinmu, veri madenciliği ve derin öğrenmenin akıllı tıp perspektifinden büyük ölçekli heterojen biyomedikal ve metin verileriyle entegrasyonunu paylaştı.
ACM SIGKDD Çin Bölümü Başkanı ve Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Başkanı Profesörü Yang Qiang, "Alliance Migration Learning" konusundaki araştırma ilerlemesini paylaştı.Veri engellerini aşmanın ve veri gizliliği korumasını dikkate alırken verilerin değerinden tam olarak yararlanmanın gelecekteki işletmeler için bir zorunluluk olduğuna inanıyor. Karşılaşılacak sorunlar.
Alibaba kıdemli algoritma uzmanı Yang Hongxia, ekibin Alibaba'nın gerçek işi ile birlikte ultra büyük ölçekli grafik hesaplama konusundaki pratik araştırmasını paylaştı. Dr. Yang, grafik hesaplamaya dayalı derin öğrenmenin, derin öğrenmenin ilişkisel akıl yürütmeyi gerçekleştiremediği sorununu çözmesi beklenen tümevarımlı akıl yürütmeyle uçtan uca öğrenmeyi birleştirdiğine inanıyor. Çok büyük ölçekli grafik hesaplama, büyük veri şirketlerinde, özellikle derin öğrenme ve grafik hesaplama ile birleştirilmiş büyük ölçekli grafik gösterimi ile temsil edilen bir dizi algoritma, giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. KDD için Alibaba'dan toplam dört makale seçildi ve detaylı yorum için bunları okuyabilirsiniz.
Bu yıl KDD 2018'de Çin'deki Veri Bilimi, endüstri-üniversite entegrasyonu modelini sürdürdü. Ölçek ve konuk sayısı geçen yıla göre büyük ölçüde iyileştirildi.Şantiyede katılımın tam ve coşkulu atmosferi de bir zamanlar Çin veri biliminin en son paylaşımını yeni bir boyuta taşıdı. Önümüzdeki yıl Çin'deki Veri Bilimi bize daha fazla sürpriz getirecek mi? bekleyelim ve görelim.
