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集齐叶荫宇、蓝光辉、陈溪、李建、王子卓的大牛圆桌会,关于算法优化他们都聊了什么

本文摘要:计划以及教育部新世纪人才反对计划青年学者,他的主要研究方向为:算法设计与分析、机器学习与深度自学、随机优化与人组优化。在论坛上,李建博士以“深度自学预测算法的思想及应用于”为题做到了演说。在演说中他布道:深度自学在图像识别、语音辨识这些领域,都获得了较为顺利的进展,也有很顺利的商业化模式,但在时空大数据方面的研究,只是刚跟上,还没十分成熟期的一套方法论。李建博士指出,深度自学在时空大数据领域,有非常广阔的应用于前景,例如网约车订单预测、上下班时间的预测、商店选址等问题。

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计划以及教育部新世纪人才反对计划青年学者,他的主要研究方向为:算法设计与分析、机器学习与深度自学、随机优化与人组优化。在论坛上,李建博士以“深度自学预测算法的思想及应用于”为题做到了演说。在演说中他布道:深度自学在图像识别、语音辨识这些领域,都获得了较为顺利的进展,也有很顺利的商业化模式,但在时空大数据方面的研究,只是刚跟上,还没十分成熟期的一套方法论。李建博士指出,深度自学在时空大数据领域,有非常广阔的应用于前景,例如网约车订单预测、上下班时间的预测、商店选址等问题。

时空大数据的特点是有很多类型的数据,要解决问题一个可以中用方方面面的问题,比如说预测,网约车的订单供需量的应用于,数据的类型包括GPS、订单数据、天气数据、路况数据等等,这跟原本深度自学所处置的问题不一样,做到图像识别只必须图像就不够了,做到语音辨识只必须语音就不够了,现在有各种各样的数据,这些数据都是有所不同质的,必须人组一起,才能来展开自学和预测。* 王子卓王子卓博士19岁从清华毕业,24岁就获得了斯坦福的博士学位,目前任教于明尼苏达大学,还兼任杉数科技的 CTO。

他为 IBM 自定义的定价策略系统取得两项美国专利,并且自上线以来,已为 IBM 建构过亿美元的利润,另外此项目也被美国生物科技管理学会收益管理分会奖提名为 2015 年最佳实际应用于奖。他的研究领域主要为:收益管理与运营管理、定价问题,优化算法设计。

在论坛中,王子卓博士以“数据驱动的定价策略系统编撰”为题做到了演说。在演说中,他指出,在较为普遍的意义上来说,一个好的定价策略,必须在准确的时间,准确的地点,以准确的价格,把准确的服务和商品卖给准确的消费者。这里包括很多必须做到决策的地方,当然价格是其中的最的一部分,这对企业来说,是十分最重要的。在行业里,哪个企业需要利用受限的资源取得更大的收益,就很有可能要求这个企业在行业当中能否脱颖而出,能否获得成功,而定价策略堪称是很多公司的“生命线”。

这里有很多新的机遇,有很多的挑战,通过数据驱动的方法,利用机器学习、人工智能技术、运筹学的技术,就能来协助新的公司在新的时代更佳的迎接挑战。以下为QA专访,在不变更本意的基础上做到了删改整理:记者:工业界比较学术界来说,有更加多的资源优势,美国高校如何应付学术人才流失的挑战?陈溪:美国高校获取更加灵活性的制度,以前不容许教授到企业,而现在容许在学校工作3天,企业工作2天,像文本分析显然企业做到的比学校好,学校不会重返到更为基础的研究,更加多解读深度自学为什么获得这么好的效果,有哪些局限性,根据我们解读,不会研发出有新的算法,以后有更为必须创意的,更为基础的东西不会在学校里已完成,而大规模的应用于企业不会发售。

记者:怎么看国内运筹学这一块人才短缺这个事?叶荫宇:我实在不是人才短缺的问题,而是导向的问题。我个人指出,中国学生学理工科都是很强的,但是,他们也是总有一天平那个最时髦的,我实在这个风气要改一改。

就像刚才谈的说不定,过几年 AI 就不那么火,所以我实在学生还是要把基础打好,我十分赞同这个教育,进来不要就是做 AI,或者做机器学习,搞搞OR,搞搞统计资料(也可以)。另外,理工科显得越来越热门,这不仅在中国,在美国也是这样。我们斯坦福大学,原本大部分本科生都在文理学院,而现在也都转至工科学院,我实在学文理学生去认识一些理工科的科学知识,也没什么障碍。

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只不过无非就是一些 1+1=2 这些非常简单的术语就可以了。我忘记我们斯坦福商学院的院长,也叫他们 MBA 的这个学生去听得机器学习的课。蓝光辉:在我们学校(佐治亚理工学院)只不过主体部分是运筹学,还包括优化、自学过程、统计资料等等,我们那个系由名列第一,我们整个学校 10% 的学生在我们系由,在美国去找工作十分好找,一般本科生毕业之后不会有4-5个 offer ,我们必须建构这样的一个机会在国内,让大家告诉这个是有相当大的市场需求。

记者:人工智能三起两堕,是不是又不会带给人才的流动,任何产业的变化一定是基于人才的流动,怎么看这个趋势?以及国内产学研的融合,不会会对人才有新的拒绝?李建:人才是一个很基础又很简单的问题,比如说 AI 这一波火了,像我是在负责管理我们院的招收工作,显著的感觉到一半多以上的学生都想要学 AI、机器学习,但只不过其他学科的也都十分的最重要,甄选的学生立刻就变低。我实在学生也是被媒体影响,比例有点趋高,并不是它有所突破这个比例应当减少,我的感觉是减少过多了,很多最重要的方向就十分缺少学生,但这些方向也十分最重要。学生试镜的时候,我们不会给他说道这个方向十分十分的最重要,大家都往这个方向来,我们做到了很多教诲的工作,新的纾缓,虽然媒体没有人报导,但是你学这个,以后也有可能十分成熟期。媒体铺天盖地的宣传,都想要做 AI,但是我们做到的事情也都在做到,最少对于我来说,即便跟我学深度自学、学AI,还是不会让他学优化、学统计资料,把基础打坚实。

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我们有一个术语叫炼丹,只不过我们在炼丹,不确定性相当大。我们期望学生,把基础打好,从上到下,从理论到实际,都可以全面的应付。记者:未来 AI 的发展趋势如何?王子卓:这个只不过是很难预测的,随着科学技术的发展,实质上更加多不是线性的往上去,而是一个爆发性的,有可能某个点就有一个忽然的工程进度,而这个工程进度之后,有些人就不会回来潮流解决问题涉及的问题,解决问题完了之后又不会逗留在某个阶段。

虽然这个事情很难预测,但企业必须提高效率的这个事情是总有一天都必须的,这里面应当用什么方法提高效率,AI 的领先技术认同是一种,我们现有的方式协助他们提高。叶荫宇:我个人指出,AI 认同不会发展,至于还叫不叫 AI 我就不告诉了。大家细心想一想,只不过 AI 要解决问题的问题,以前不叫 AI ,或者说叫 OR 要解决问题的问题,统计资料要解决问题的问题,或者说计算机要解决问题的问题,关键还是要服务于人类,提高效率,增加风险,而且应用于大量的数学或者分析的工具,这个趋势是不会更加强劲的,在这点上,我说道AI总有一天会杀,因为它和统计资料、运筹学都一样的,但是它不会会以另外一个名词来经常出现,我实在这个也是有可能的。另外,我实在中国的媒体或者所有的媒体都不必须局限于,这个叫 AI 还是不叫 AI,关键是它显然是中用了基于科学的决策上。

反过来说在美国,我们刚进过一个不会没多少人托 AI,国外显然还没 AI 这种专业,我们的专业还是数学、物理、统计资料、优化,在我们计算机系,学生一样要学很多课程。所以在这点上,我实在更容易把一个名称去油炸的很火热,以它来画线,样子非 AI不 可。蓝光辉:我补足一点,我实在还是必须一些本质的思维,因为在历史上,也是因为某一项技术,或者知名度,过分把期望值提升,造成它解决问题所有的问题都十分急迫。从研究角度来说,那只是一个名字而已,确实恪守的还是一些数据的办法、建模,不要去叫 AI 或者说不叫 AI。

为什么在中国AI这么火,我实在有可能在某种程度上我们民族的浪漫主义,我们想起 AI。什么都可以做到,有这样的感觉,我们小的时候看的动画片,都有这种民族的情怀,而很多的杨家美更为的实际一些。

先前还将命上此次演说的全文整理以及对蓝光辉教授、陈溪博士的采访文章,若无注目。原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。


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