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来源:专知(ID: Quan_Zhuanzhi)
一直到 2013 年左右,大多数的人工智能机器学习专家都在致力于一个共同的目标:让机器学习为智能任务服务。现在监督学习有了新的研究方向,令机器学习更加的安全、私密,以及让模型减少对大量标记数据的依赖等等。在本次的演讲中,讨论了机器学习中的对抗技术如何涉及到这些新的研究前沿。
视频链接:
https://www.youtube.com/watch?v=sucqskXRkss
https://www.bilibili.com/video/av52414025
下载地址见文末。
演讲结构如下:
全面回顾了对抗模型、安全性、基于模型的优化、强化学习、可靠性、label efficiency、领域自适应、公平、可解释、透明度、神经科学等多个研究方向的内容。
附讲座内容预览:
下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1S3g77xA2qtRFHZ9zFqRWsg
提取码: 51j1
本文转载自专知公众号,点击阅读原文查看原文。
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