報告題目：Memory and Resource Frugal Machine Learning Techniques for Big Data
報告時間：2019年8月19日 上午10:00
報告地點：計算機樓B108
報告人：羅琛 博士
報告人簡介：
羅琛博士，畢業于美國萊斯大學計算機學院，現任美國亞馬遜⚜⭐〰✝實驗室研究員，主要研究方向為大規模機器學習、随機哈希算法等，近幾年在KDD，JMRL，WWW，ICDM等多個頂級期刊和學術會議發表學術論文十餘篇。羅琛博士曾就職于微軟研究院軟件分析組和美國NEC實驗室數據科學組，是UAI、AAAI等多個學術會議的程序委員會委員，并多次擔任NeurIPS、ICML、SIGKDD、CIKM等學術會議審稿人。羅琛博士在2015年獲得伟德国际BETVlCTOR王湘浩獎學金, 2016年獲得吉林省優秀碩士論文獎。
報告内容簡介：
In modern computational applications, traditional machine learning and data mining tasks are suffered by the extreme large-scale data sets. Designing energy and memory efficient machine learning techniques that can deal with these amount of data is paramount. In this talk, I will introduce my work of using randomized hashing algorithms to scale up machine learning algorithms, including query recover for the commercial search engine, high dimensional anomaly detection, and Fast Bayesian Inferences.
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
伟德国际BETVlCTOR國家級計算機實驗教學示範中心
