雷鋒網(wǎng)AI研習社訊：機器學習模型現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用在越來越多的領(lǐng)域比如地震監(jiān)測，闖入識別，高頻交易；同時也開始廣泛的應(yīng)用在移動設(shè)備中比如通過邊緣計算。這些真實世界的應(yīng)用在原有的模型精度基礎(chǔ)之上帶來很多實際約束比如預測要在很短或規(guī)定時間內(nèi)完成。所以這樣的應(yīng)用要求機器學習模型能夠同時優(yōu)化預測精度和時間。本研究提出一個通用的理論框架來實現(xiàn)預測精度和速度的最優(yōu)權(quán)衡。這一權(quán)衡可以通過選擇最優(yōu)的特征選擇實現(xiàn)，比如我們傾向于選擇能保證高精度卻又帶來較少計算量的特征。但是特征計算過程中廣發(fā)存在的計算依賴和冗余，這導致我們對其加以建模并在優(yōu)化過程中精確的考慮它們。這樣建立的整體模型是一個高度非凸并且離散的問題。對此，本文提出有效的等價及近似問題，并且提出新的基于非凸ADMM的方法及其相應(yīng)的收斂性分析。本研究的代碼及數(shù)據(jù)現(xiàn)均已公開。

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預測時間敏感的機器學習模型建模與優(yōu)化

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趙亮，現(xiàn)為美國喬治梅森大學?(George Mason University)信息科學與工程學院助理教授。他于2016年于弗吉尼亞理工大學獲博士學位。他的科研方向主要為，大數(shù)據(jù)挖掘及機器學習，具體領(lǐng)域有稀疏特征學習，社會實踐預測，文本挖掘，分布式非凸優(yōu)化，?網(wǎng)絡(luò)的深度學習，可解釋機器學習，多任務(wù)及遷移學習等。他獲得2018美國自然科學基金CRII Award。他于2016年被微軟搜索列為全球二十大學術(shù)新星之一。他在頂級期刊和會議發(fā)表論文40余篇，包括ACM KDD, IEEE TKDE, AAAI, IJCAI, IEEE ICDM, ACM CIKM, and WWW.?他曾擔任空間數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域著名會議SSTD 2017的專家小組主席, co-chair of LENS workshop at SIGSPATIAL 2018,?以及program committee of ACM KDD 2018, AAAI 2019, SDM 2019, IEEE ICDM 2018,?和IEEE ICDM 2017.?他曾擔任十余個著名期刊的評審工作，比如?ACM TKDD, IEEE TKDE, KAIS, IJGIS, TBD, TIST,?和TMIS.

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北京時間10月30日（周二）?10：00

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http://www.mooc.ai/open/course/586

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大讲堂 | 预测时间敏感的机器学习模型建模与优化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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