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机器学习 · 人工智能 · David Kanter · 北京智源人工智能研究院 · 北京智源大会2019 ·
2019 年 11 月 21 日
【BAAI|2019】ML基准设计挑战，David Kanter （附pdf）
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演讲主题

ML基准设计挑战

演讲简介

ML基准设计挑战。机器学习性能基准套件具有广泛的工业和学术价值支持。David Kanter详细介绍了机器学习基准设计所面临的各种各样的挑战，为我们深度了解机器学习，提供了独特视角。这绝对是一场视觉盛宴，AI与机器学习从事者不容错过。

演讲嘉宾

David Kanter，MLPerf推断工作组联合主席。

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https://slides.baai.ac.cn/2019/
David Kanter.pdf
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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