CMU趙越:異常檢測(cè)的算法、案例和落地
Datawhale這次和SEU-MSTC聯(lián)合發(fā)起了一場(chǎng)線上分享,特別邀請(qǐng)了知乎大V,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)趙越,進(jìn)行異常檢測(cè)的主題分享。

趙越(知乎:微調(diào))
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)博士在讀,主要研究方向包括異常檢測(cè)(Anomaly Detection)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)(MLsys)和自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML),在相關(guān)期刊與會(huì)議上發(fā)表過多篇文章(JMLR、AAAI、ICDM、SDM)等。同時(shí)也是知乎人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的「優(yōu)秀回答者」。
主題分享
異常檢測(cè)指的是通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從大量數(shù)據(jù)中找到和總體分布相異的樣本,有很多工業(yè)應(yīng)用,包括信用卡反詐騙、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)、罕見病篩查等。
這次分享會(huì)簡(jiǎn)單介紹異常檢測(cè)的基本概念、相關(guān)研究和工具庫,同時(shí)也會(huì)討論一些前沿和開放性內(nèi)容,包括自動(dòng)化異常檢測(cè)以及更加公平的異常檢測(cè)。
參與方式
長(zhǎng)按海報(bào)進(jìn)直播地址(或閱讀原文)

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