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具有概念漂移的數據流在線學習


來源:本科生院   |  文字:付志鋒
編輯: 劉曉琪   |  審核:田麗

題 目:具有概念漂移的數據流在線學習

時 間:2025年3月18日(星期二)15:10

主講人:姚新

地 點:中心圖書館9樓學術沙龍

主辦單位:本科生院

主講人簡介:姚新,教授,嶺南大學(香港)副校長(研究與創新),同時擔任唐天燊講座教授(機器學習)。IEEE會士(Fellow),曾任IEEE計算智能學會(CIS)杰出講師,并擔任該學會主席(2014-2015),曾任IEEE《進化計算匯刊》的主編(2003-2008)。主要研究興趣包括進化計算、神經網絡集成、多目標學習等。近年來,致力于可信AI的研究,特別關注公平性機器學習和可解釋AI。

講座簡介:

數據流挖掘是一項具有挑戰性的任務,因為數據是逐步到達的(單個或一批)。在線學習者必須在持續運行的同時進行學習。這種情況在許多狀態監測應用中都會出現,例如故障診斷。使情況更具挑戰性的是,數據流的基礎分布可能隨時間變化(即概念漂移)。講座首先介紹模型空間學習框架,該框架可以在較少假設的情況下有效地學習數據流。將以在線故障診斷為例,說明如何利用模型空間學習來檢測和分類未知故障。然后,講座將提出一種集成方法來應對概念漂移,即在檢測到漂移后調整集成的多樣性,以更快速、更準確地學習新概念。最后,將介紹一種新的方法,以更準確地檢測真實漂移和虛假漂移。

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