機器學習與最佳化天元數學交流項目

《機器學習與最佳化天元數學交流項目》是依託北京交通大學，由孔令臣擔任項目負責人的數學天元基金項目。

基本介紹

• 中文名：機器學習與最佳化天元數學交流項目
• 項目類別：數學天元基金項目
• 項目負責人：孔令臣
• 依託單位：北京交通大學

項目摘要

國家大數據戰略的實施和現代科學技術的發展推動了大數據產業的套用和發展，特別是人工智慧的快速發展和廣泛套用，包括工業網際網路、物聯網、智鍵兇嫌能交通、信息和金融經濟等領域。實際套用產生了一系列大規模數據理論分析和計算等複雜數學最佳化問題，這涉及機器學習、統計學和運籌學最最佳化學科的深入交叉融合，其中邀協舟有許多值得研究的前沿交叉課題。本項目旨在搭建一個學術交流合作平台，我們將邀請國內外多位專家到北京交通大學訪問，通過自由討論、短期課程和專題國際簽放她踏研討會等方式，一方面展現最佳化理論與算法研究的進展，使得大數據統計分析和機器學習料拘棵領域專家充分了解最佳化算法研究的最新成果；另一方面，明確機器學習領域需要解決的數學問題，確定統計機器學習與大規模最佳化問題夜糠欠騙的理論分析和算法研究的主要發展方向，促進統計、最佳化與機器學習之間的深度交叉融合和協調發展。

結題摘要

國家大數據戰略的實施和現代科學技術的發展推動了大數據產業的套用和發展，特別是人工智慧的快速發展和廣泛套用，包括工業網際網路、物聯網、智慧型交通、信息和金融經濟等領域。以實際套用為背景， 產生了一系列大規模數據理論分析和計算等複雜數學最佳化問題，這涉及機器學習、統計學和運籌學最最佳化學科的深入交叉融合。最佳化與統計學和機器學習等套用學科之間的整合與交叉是當務之急。越來越多的統計和最佳化專家都以實際問題為出發點，著眼於新的見解、速度和穩健性。機器學習等套用科學領域的專家越來越理性地看待最佳化工具。機器學習與最佳化天元數學交流項目緊跟大數據時代的國家需求和國際學科發展趨勢。本項目搭建了一個學術交流合作平台，我們邀請多位專家到北京交通大學訪問，包括COPSS總統獎（國際統計學領域最高獎項）獲得者普林斯頓大學范劍青教授作開幕式大會報告；美國國家工程院院士和中國工程院外籍院士史丹福大學Stephen Boyd 教授作閉幕式大會報告。還邀請了計量經濟學理論multa scripsit獎獲得者加利福尼亞大學戴維斯分校的Alexander Aue教授；倫敦大學學院Arthur Gretton教授；美國明尼蘇達大學鄒暉教授；加拿大曼尼托巴大學王力群教授；Beale—Orchard-Hays獎和Farkas獎獲得者、新加坡國立大學Kim-Chuan Toh教授、香港理工大學套用數學系講座教授孫德峰教授等。來自美國、英國、加拿大、新加坡等國家和地區，以及中國科學院、清華大學、北京大學、復旦大歡希兵學、香港理工大懂兵學等全國50餘所高校和研究機構的220餘名代表參會。另外，在2019年6月14-17日組織了為期4天的短期課程；史丹福大學Akshay Agrawal博士、張駿梓博士主講凸最佳化，明尼蘇達大學鄒暉教授主講監督學習，香港理工大學孫德鋒教授主講凸與非凸統計最佳化；參加短期課程的學員超過80人。