主题演讲始终出色。对我来说,一些突出之处是:
- 佩德罗斯·多明戈斯(Pedros Domingos)介绍了他的 最新的求和产品网络 作为一类非凸函数,可以针对其找到一个全局最大值。机器广东11选五开奖号码查被凸函数所困扰,因为它是一类大类,因此对于它而言,找到全局最大值很容易。最近,深度广东11选五开奖号码查社区令人信服地指出,凸度太局限了,因此我们都对更多``细腻''的优化程序越来越满意。也许我们需要的是不同的函数类?
- Hendrik Blockeel谈到了声明式机器广东11选五开奖号码查。我在系统-ML组合小组中工作,我可以告诉您系统的人们喜欢这个想法。他们所有人都了解了关系代数如何通过SQL引发数据库的声明性革命,并将机器广东11选五开奖号码查中的当前事务状态视为SQL之前的混乱。
- Jure Leskovec进行了一个未经宣布的主题更改,并发表了一个神话般的主题演讲,可以将其解释为:``嘿,机器广东11选五开奖号码查人员可能会对公共政策产生很大影响,但首先您需要了解反事实估计的原理和陷阱。 ''我完全同意,cf, 盖尔曼 。 (Jure还对时间考验论文进行了讨论 克罗内克图 )
- Natasa Milic-Frayling详细介绍了(尽管有些不屑一顾)数字网络和移动广告公司用于跟踪和描述用户的多种技术。所有人都非常熟悉,因为我从事计算广告工作已经有多年了,但是从社会学的角度来看,广告网络的ung头态度与欧洲对隐私的高度重视并存是很有趣的。
- 半空间质量:一种最大鲁棒且有效的数据深度方法。多年来,统计学家一直在思考如何将中位数概念扩展到多维数据集。 “半空间质量”是Tukey的半空间深度的略微调整,它具有许多理想的属性,但易于通过采样进行估计。这可能与多个非监督场景有关,例如异常检测。
- 基于广义损失最小化的超集广东11选五开奖号码查。这是思考标签不确定性的另一种方式,产生了一些熟悉的技术,但也产生了一些新技术。
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