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15 年推进机器学习研究

自近二十年前举办第一届机器学习研讨会以来，纽约科学院一直处于机器学习和人工智能的前沿。

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。

延续光荣的传统

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：

Pin-Yu Chen，博士，IBM 研究院：陈博士最近的研究重点是神经网络的对抗性机器学习，以实现鲁棒性和安全性。他的长期研究愿景是构建值得信赖的机器学习系统。
Furong Huang，马里兰大学博士：黄博士致力于统计和可信机器学习、基础模型和强化学习，专攻领域适应、算法鲁棒性和公平性。
Daniel Russo，哥伦比亚大学博士：Russo 博士的研究涉及统计机器学习和在线决策的交叉点，大部分属于强化学习的范畴。
Jon Schneider，博士，Google 纽约研究院：Schneider 博士的主要研究兴趣包括在线学习、博弈论和凸优化/几何问题。他最近的工作重点是设计用于博弈论环境中学习的战略稳健算法。

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。

推广有影响力的机器学习应用

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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