學術講座：正則化機器學習方法在大數據分析上的研究與應用
為促進學術間的交流與合作，10月7日，人工智能藥物發現中心（Centre for Artificial Intelligence Driven Drugs Discovery，AIDD）邀請深圳鵬城實驗室研究員梁勇教授在匯智樓N47A會議室開展了題為「正則化機器學習方法在大數據分析上的研究與應用」專題講座。講座由AIDD中心主任唐海誼教授主持，AIDD中心全體教師及博士研究生代表參加。
梁勇教授從稀疏性變量選擇正則化方法，元學習、自步學習正則化方法，以及目前面臨的機遇與挑戰三個方面，介紹了正則化機器學習方法在大數據分析上的研究與應用。其中，結構性稀疏正則化機器學習方法可以帶來現實的個性化治療模型，同時避免模型陷入過度擬合的陷阱，展現出十分廣闊的應用前景。此外，梁勇教授團隊通過分析人類外周血細胞的RNA組學數據，篩選出13個RNA生物標誌物，成功構建了診斷早期結核病的支持向量機模型，為結核病的早期診斷提供了強有力的科學手段。報告結束後，參會師生與梁勇教授積極互動，對相關問題進行了深入探討與交流。此次專題講座內容豐富前沿，學術氣氛濃厚，有助於激發參會師生的學術創新靈感，為促進我校科技創新提供了新動力。
梁勇教授簡介：梁勇，鵬城實驗室研究員，中國工業與應用數學學會理事。2003年獲得香港中文大學計算機科學博士學位，師從中國科學院院士徐宗本教授和香港中文大學計算機科學與工程系梁廣錫講座教授。主要研究方向包括計算智能，機器學習，大數據和生物信息學。生物醫學大數據的高維度、高噪音、弱標註、非結構化、多批次等問題使得傳統的計算機方法面臨嚴峻的挑戰。近年來，梁勇教授基於機器學習方法在大數據分析的研究與應用方面做出了多項成果。在《Nature Biomedical Engineering》、《Nature-Communications》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》、《IEEE Internet of Things Journal》、《IEEE- Transactions on Vehicular Technology》、《中國科學》等國內外知名期刊發表學術論文140余篇，論文總引用5200多次（Google Scholar）；獲授權國際發明專利12項；擔任《IEEE-Transactions on Cybernetics》、《Bioinformatics》等多個國際知名期刊審稿人。
