博客文章
发布于 2024 年 9 月 16 日
作者：Nick Fetty
数字内容经理
在当今的数字时代，我们可以轻松获得大量可靠的数据。这在一定程度上是由于近年来机器学习领域的重大进展。
纽约科学院（简称“学院”）长期以来一直在推进人工智能这一子领域的研究方面发挥着作用。在机器学习中，研究人员开发数学算法，从特定数据集中提取知识。然后，机器以迭代方式从数据中学习，从而做出预测。它具有广泛的不同实际应用，从自然语言处理和搜索引擎功能到股市分析和医疗诊断。
首届机器学习研讨会于 2006 年由该学院主办。合作者包括来自 Google、罗格斯大学、哥伦比亚大学和纽约大学库朗数学科学研究所的专家。
学院将于 2024 年 10 月 18 日在纽约医学院（1216 5th Avenue, New York, NY 10029）举办第 15 届年度机器学习研讨会，这一自豪的传统将继续下去。今年的主讲嘉宾包括：
研讨会的主要目标始终是发展一个活跃的机器学习科学家社区。这包括来自学术、政府和工业机构的专家，他们可以在中立的环境中交流想法。
研究生和科技初创公司代表还将发表一系列聚焦演讲。其他人将在互动海报会议期间分享他们的研究成果。
纵观其历史，该研讨会重点介绍了几种主流的机器学习应用。这包括 IBM Watsons Jeopardy! 的模拟、学习和优化技术！游戏策略、大数据在 2012 年美国总统大选中发挥的作用，以及越野移动机器人的可训练视觉系统。
Google 研究副总裁 Corinna Cortes 博士、纽约大学教授兼 Google 研究总监 Mehryar Mohri 博士以及 Spotify 工程副总裁兼机器学习主管 Tony Jebara 博士自此参与其中事件开始。他们继续通过在科学组织委员会中的角色指导活动的规划。今年的赞助商包括 Google Research 和 Cubist Systematic Strategies。
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作者
尼克·费蒂
数字内容管理器
Nick Fetty 是纽约科学院的数字内容经理。他拥有爱荷华大学新闻学学士和硕士学位，以及十多年的 STEM 传播经验。尼克还是柯克伍德社区学院大众媒体的兼职讲师。