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干货:Google 苏黎世算法与优化专题讲座总结(附演示文稿+视频)

雷锋网 AI 研习社按,近日,谷歌在苏黎世办事处举办了一场有关算法与优化的专题讲座,旨在通过提供一个论坛来交流机器学习理论和大规模图挖掘领域的想法。该论坛涉及到市场算法、机器学习理论、大规模图挖掘、隐私与公平、略图构造、哈希和动态算法这五个方向。在讲座结束之后,Google 苏黎世办事处研究员 Silvio Lattanzi 和 Google 纽约办事处研究员 Vahab Mirrokni 对讲座内容进行了总结整理,相关文稿和视频现已对外公布。雷锋网 AI 研习社获授权转载,做了不改变原意的编辑整理:

近日,谷歌在苏黎世办事处举办了一次有关算法与优化的专题讲座,旨在通过提供一个论坛来交流机器学习理论和大规模图挖掘领域的想法,培育学术界研究员和 Google 研究员之间的协作。

专题讲座分为五个部分,每个部分都包括由接触以下研究领域的出席者所作的演讲:

Silvio Lattanzi 正在演示图挖掘团队的工作

市场算法

此部分包含五个演讲,探讨了与优化在线市场和重复拍卖相关的问题。(Google 纽约办事处)以一个介绍的概览演讲开启了这个部分,随后,(伦敦政治经济学院)讲解了。(Google 纽约办事处)谈论了实践中的动态拍卖。(罗马大学)讲解了面临的挑战,最后,(Google 苏黎世办事处)说明了如何打包 。

机器学习理论

我们的第二部分侧重于机器学习研究的理论方面。(苏黎世 Google Brain 团队)开启了这个部分,他讨论了中的挑战。随后,(耶鲁大学)和 (苏黎世联邦理工学院)分别介绍了和的最新成果。(洛桑联邦理工学院)说明了的新技术。最后,(米兰大学)介绍了。

大规模图挖掘

在这一部分中,我们介绍了大规模图挖掘项目的一些成就和挑战。(Google 苏黎世办事处)开启了这个部分,他介绍了的。之后,(华沙大学)演示了一个。(剑桥大学)演示了领域的部分新成果,(卡尔斯鲁厄理工学院)介绍了方面的几个有趣成果。在这场演讲之后,我们与 Peter Sanders 和 Christian Schulz(维也纳大学)就用于生成均衡图分割结果的不同技术展开了头脑风暴,这些结果优于中所生成切割的质量。我们期待看到改进的结果。

隐私与公平

此部分介绍了与隐私保护算法以及机器学习和推荐系统中的公平有关的新主题。这两个主题是机器学习的主要关注领域。例如,(Google 纽约办事处)讲解了用于计算公平聚类的新算法,(洛桑联邦理工学院)则讨论了机器学习领域算法公平和偏差的多个方面。(欧洲工商管理学院)介绍了用于的算法,(华威大学)讲解了。

略图构造、哈希和动态算法

最后一个部分介绍了略图构造、哈希和动态算法领域的一些最新成果。(Google 纽约办事处)开启了这个部分,他介绍了一种用于的新算法。随后,(魏茨曼科学研究所)讲解了。(华威大学)介绍了设计。最后,(罗马第二大学)讲解了。

整体来说,这场论坛举行了许多出色的演讲,并提供了大量机会来讨论有趣的问题。