報告題目：自動化特征工程：填補特征工程與自優化之間的空白
報告時間：2023年4月21日 13:30-16:00
報告地點：伟德国际BETVlCTOR中心校區王湘浩樓A521
報 告 人：劉鲲鵬
報告人簡介：
劉鲲鵬，波特蘭州立大學計算機系助理教授，研究興趣為數據挖掘與強化學習。他最近的研究方向集中在自動化數據科學系統及其在大數據問題上的應用，包括智能城市、機器學習隐私保護、可解釋的推薦系統、用戶行為分析。他的研究成果發表在KDD、TKDE、IJCAI、AAAI、WWW 等各個數據挖掘、機器學習的頂級會議、期刊上。多次擔任IJCAI高級程序委員會委員，并且在KDD、ICML、ICLR、NeurIPS、AAAI、WWW、CIKM、ICDM等國際頂級會議中常态化擔任程序委員會委員。
報告内容簡介：
近年來，數據挖掘已經在許多應用場景中取得了巨大的成功。作為數據挖掘的基礎技術，特征工程在理解與感知數據的過程中有着不可替代的作用。理想的特征工程可以移除無關特征、生成信息量大的特征、提高模型表現、提高泛化性、提供更好的理解力和可解釋性。但是，在諸多的應用場景中，大多數從業者并不是特征工程的專家，因此，自動化特征工程以降低特征工程的使用門檻，成為一個不可忽視的需求。本次報告介紹自動化特征工程的重要性及其挑戰性，着重闡述自動化特征選擇和自動化特征生成，以及展望未來的智能化、可理解、可交互的自動化數據科學系統并提出若幹發展方向。
主辦單位：伟德国际BETVlCTOR
伟德国际BETVlCTOR軟件學院
伟德国际BETVlCTOR計算機科學技術研究所
符号計算與知識工程教育部重點實驗室
仿真技術教育部重點實驗室
網絡技術及應用軟件教育部工程研究中心
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