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机器学习发展与未来周志华-中国计算机学会

机器学习:发展与未来 周志华 南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室 /zhouzh/ Email: zhouzh@ 大数据时代 大数据  大价值 机器学习 有效的数据分析 /zhouzh/ 机器学习 机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支,是实现智能化的关键 2010 2011 年度 年度 /zhouzh/ 机器学习 (Machine Learning) 究竟是什么东东? 看个例子 /zhouzh/ “文献筛选”的故事 在“循证医学” (evidence-based medicine)中,针对特定 的临床问题,先要对相关研究报告进行详尽评估 查询 PubMed 以获取 候选摘要 人工找出值得全文审读 的文章 [C. Brodley et al., AI Magazine 2012] /zhouzh/ “文献筛选”的故事 在一项关于婴儿和儿童残疾的研 究中,美国Tufts医学中心筛选 了约 33,000 篇摘要 尽管Tufts医学中心的专家效率 很高,对每篇摘要只需 30 秒钟, 但该工作仍花费了 250 小时 每项新的研究都要重复 这个麻烦的过程! 需筛选的文章数在不断显著增长! /zhouzh/ “文献筛选”的故事 为了降低昂贵的成本, Tufts医学中心引入了机器学习技术 邀请专家阅读少量摘要, 标记为 “有关”或 “无关” 对是否“有关” 进行预测 分类模型 人类专家只需阅读 50 篇摘要,系统的自动筛选精度就达到 93% 人类专家阅读 1,000 篇摘要,则系统的自动筛选敏感度达到 95% (人类专家以前需阅读 33,000 篇摘要才能获得此效果) /zhouzh/ 典型的机器学习过程 使用学习算法(learning a

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