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雷鋒網 AI 研習社按,近日,谷歌在蘇黎世辦事處舉辦了一場有關算法與優(yōu)化的專題講座,旨在通過提供一個論壇來交流機器學習理論和大規(guī)模圖挖掘領域的想法。該論壇涉及到市場算法、機器學習理論、大規(guī)模圖挖掘、隱私與公平、略圖構造、哈希和動態(tài)算法這五個方向。在講座結束之后,Google 蘇黎世辦事處研究員 Silvio Lattanzi 和 Google 紐約辦事處研究員 Vahab Mirrokni 對講座內容進行了總結整理,相關文稿和視頻現(xiàn)已對外公布。雷鋒網 AI 研習社獲授權轉載,做了不改變原意的編輯整理:
近日,谷歌在蘇黎世辦事處舉辦了一次有關算法與優(yōu)化的專題講座,旨在通過提供一個論壇來交流機器學習理論和大規(guī)模圖挖掘領域的想法,培育學術界研究員和 Google 研究員之間的協(xié)作。
專題講座分為五個部分,每個部分都包括由接觸以下研究領域的出席者所作的演講:
Silvio Lattanzi 正在演示圖挖掘團隊的工作
市場算法
此部分包含五個演講,探討了與優(yōu)化在線市場和重復拍賣相關的問題。Vahab Mirrokni(Google 紐約辦事處)以一個介紹市場算法項目的概覽演講開啟了這個部分,隨后,Paul Duetting(倫敦政治經濟學院)講解了用于定價的隨機優(yōu)化的近期發(fā)展。Renato Paes Leme(Google 紐約辦事處)談論了實踐中的動態(tài)拍賣。Stefano Leonardi(羅馬大學)講解了預訂交易平臺市場面臨的挑戰(zhàn),最后,Radu Jurca(Google 蘇黎世辦事處)說明了如何打包 YouTube 預訂廣告。
機器學習理論
我們的第二部分側重于機器學習研究的理論方面。Olivier Bousquet(蘇黎世 Google Brain 團隊)開啟了這個部分,他討論了分發(fā)的不可知學習中的挑戰(zhàn)。隨后,Amin Karbasi(耶魯大學)和 Andreas Krause(蘇黎世聯(lián)邦理工學院)分別介紹了子模塊化優(yōu)化和學習子模塊化模型的最新成果。Martin Jaggi(洛桑聯(lián)邦理工學院)說明了并行處理優(yōu)化算法的新技術。最后,Nicolò Cesa-Bianchi(米蘭大學)介紹了老虎機新成果。
大規(guī)模圖挖掘
在這一部分中,我們介紹了大規(guī)模圖挖掘項目的一些成就和挑戰(zhàn)。Silvio Lattanzi(Google 蘇黎世辦事處)開啟了這個部分,他介紹了圖挖掘團隊的應用和理論工作。之后,Piotr Sankowski(華沙大學)演示了一個用于說明真實圖中級聯(lián)大小的有趣模型。Thomas Sauerwald(劍橋大學)演示了合并隨機漫步領域的部分新成果,Peter Sanders(卡爾斯魯厄理工學院)介紹了大型數(shù)據集算法工程方面的幾個有趣成果。在這場演講之后,我們與 Peter Sanders 和 Christian Schulz(維也納大學)就用于生成均衡圖分割結果的不同技術展開了頭腦風暴,這些結果優(yōu)于近期一篇論文中所生成切割的質量。我們期待看到改進的結果。
隱私與公平
此部分介紹了與隱私保護算法以及機器學習和推薦系統(tǒng)中的公平有關的新主題。這兩個主題是機器學習的主要關注領域。例如,Sergei Vassilvitskii(Google 紐約辦事處)講解了用于計算公平聚類的新算法,Elisa Celis(洛桑聯(lián)邦理工學院)則討論了機器學習領域算法公平和偏差的多個方面。Florin Ciocan(歐洲工商管理學院)介紹了用于公平分配的算法,Graham Cormode(華威大學)講解了用于專屬邊際統(tǒng)計的算法。
略圖構造、哈希和動態(tài)算法
最后一個部分介紹了略圖構造、哈希和動態(tài)算法領域的一些最新成果。Morteza Zadimoghaddam(Google 紐約辦事處)開啟了這個部分,他介紹了一種用于動態(tài)一致性哈希的新算法。隨后,Robert Krauthgamer(魏茨曼科學研究所)講解了略圖構造與組合優(yōu)化領域的一些最新成果。Sayan Bhattacharya(華威大學)介紹了通過原始-對偶方法進行的動態(tài)算法設計。最后,Pino Italiano(羅馬第二大學)講解了用于網絡分析的有效新算法。
整體來說,這場論壇舉行了許多出色的演講,并提供了大量機會來討論有趣的問題。
所有的演示文稿(包括視頻)都可以在谷歌的專題講座網站上找到:
地址:https://sites.google.com/corp/view/algorithms-workshop/presentations
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