“语言智能大讲堂”举行“机器学习：从线性到非线性”讲座

2023年4月20日上午，四川外国语大学语言智能学院、语言脑科学中心和川外学坛联合举办的“语言智能大讲堂”在博文楼401报告厅成功举行。此次学术报告的主题为“机器学习：从线性到非线性”，由重庆大学大数据与软件学院陈静博士主讲。语言智能学院教师任成娟博士主持了此次报告，全体教师、硕博士研究生参加了此次活动。‍

在报告的第一部分中，陈博士从机器学习的定义开始，介绍了两个经典范式，指出机器学习与优化问题的相似性，同时也强调机器学习并非等同于优化问题。接着，陈博士介绍了机器学习的基本概念，如特征值、泛化等，并讲解了机器学习的典型过程。随后，陈博士讲解了模型选择相关的知识和理论。他介绍了选择机器学习模型的一般原则奥卡姆剃刀原则，并引出了NFL定理。此外，陈博士还提出了模型选择的三个关键问题，包括如何获得测试结果、如何评估性能优劣以及如何判断实质差别，并分别阐述了如何在实践中解决这三个问题。最后，陈博士分析了从线性模型拓展到非线性模型的发展脉络和思想。

报告结束后，任成娟博士和简星博士分别对报告进行了点评和总结。任博士认为，在学习机器学习领域的知识体系时，交叉学科的研究者从一到两个模型出发深入探索深入学习的应用方案，这有助于通汇贯通模型的基本原理和应用场景，为跨学科的研究提供更好的基础。简博士强调对各种模型的广泛认识，以便根据自己相关的研究问题和数据来选择合适的模型，从而实现高效和准确的模型选择，为跨学科的研究提供更好的支持。