2021夏实验室内部系列讲座总结
实验室内部系列讲座总结
老师们为了让我们对实验室的研究方向有一个大致的了解，于19日起开展了由6为导师线上科普，各导师介绍了各自的研究方向。各位导师的方向都是围绕着机器学习展开，在不同的领域或者研究方向上通过机器学习得到解决问题的策略。
首先是19日上午，由汪老师讲解了她的研究方向以及她所带领的小组的主要工作。汪老师的研究方向关于主动学习的，从汪老师的介绍中得知：主动学习是从任务出发，通过对任务的理解来指定标准，挑选最重要的样本，使其最有助于模型学习的过程。汪老师以故事形式引入，告诉了我们一个问题的不能“仅此而已”，要从不同的切入点出发，多思考探究才能有新的故事。
20日上午是温老师介绍她目前所带的小组的研究方向，是关于肠道微生物组学数据机器学习方法的研究。怀着好奇的心情听了温老师的介绍，说实话是有点紧张的，因为我不知道以后是不是跟着温老师研究这一方面的内容。再听完温老师的介绍后明白了许多关于肠道微生物的重要性，以及该课题深远意义。从介绍中得知该数据具有高维特性、少样本、强稀疏、样本不均衡特点，因此数据的处理既是关键也是难点。
20日下午是由刘老师为讲解的关于形式概念分析（概念格）的研究方向。我带着懵懂的思维听完了刘老师的介绍，得知了概念格是由内沿和外沿组成，但由于形式概念格的图像比较庞大，在研究时使用概念集合来替代，以及什么样的概念集合才会推荐的策略。
接着21日上午由张老师介绍了他们小组的研究方向，推荐系统。听到这个名字我的第一感觉是听过，在日常生活中，手机上，特别是淘宝的主页面，最常见了。但是关于它的原理以及策略却毫不知情。在听了张老师的讲解后明白了一些推荐的策略，比如是仅根据浏览量或者评分还是点赞数来进行推荐的，以及各自所占的比重是什么样的情况。张老师讲述了核心的策略——三支推荐，在推荐与不推荐之间同时引入推广的行为，以及讲到了推荐系统的魔法边界（推荐系统的精度上线），其中印象最深刻的是在计算推荐系统精度时我们可以得知用户自身比别人更了解自己。
当日下午，由方老师以诙谐幽默的方式讲述自己的研究小组以及研究小组的内容。方老师的研究的是三支决策基于粗糙集的研究，光听着是名字就感觉有点绕的呀。方老师讲述的粒计算是根据用户的需求来设置，使用三支决策将一个对象由粗到细的深入分析的过程。
最后，22日上午，高老师为我们讲述了机器学习在地震波以及油气田勘探中的应用。该方向涉及的专业知识很多，高老师介绍了地震勘探的概述以及对波形随时间变化的分析。
通过老师们介绍，虽然大多都是懵懵懂懂的状态，但是对实验室的研究方向有了大致的了解。明白了今后的机器学习生涯任重而道远！
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