報告題目：弱監督機器學習
報告摘要：典型機器學習技術通過學習大量訓練數據來構建預測模型, 其中每個訓練樣本都有其對應的監督信息. 在許多現實任務中, 數據對象的标注過程成本很高, 學習系統通常難以獲得完全、具體、精确的強監督信息. 近年來, 面向監督信息不充分、不具體、不精确等場景的弱監督學習範式已成為機器學習的熱點研究領域. 本報告介紹了弱監督學習中幾類重要任務及其研究進展.
個人介紹：魏通, bet356手机版唯一官网登录副研究員, 2021 年博士畢業于南京大學機器學習與數據挖掘研究所(LAMDA), 主要研究方向包括機器學習與數據挖掘. 在 IEEE TNNLS、KDD、AAAI、IJCAI、ICCV、MLJ 等重要國際會議和期刊發表第一作者論文十餘篇, 獲國際會議 PAKDD 2022 最佳論文獎. 曾多次擔任TKDE、TKDD、TNNLS 等重要國際期刊審稿人, IJCAI/ACML、ICML/NeurIPS/ICLR/KDD/AAAI等重要國際會議高級程序委員(SPC)、程序委員(PC) 等.