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Talk·信息

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主题：数据不平衡学习——

从半监督、自监督到不平衡回归

嘉宾：MIT在读博士生 杨宇喆

时间：北京时间 3月3日 (周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

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数据不平衡问题在现实世界非常普遍。对于真实数据，不同类别的数据量往往是不平衡的，这对深度模型的学习造成了不小的挑战。

2. 主要介绍团队的最新工作：深度不平衡回归问题。目前，针对不平衡数据的学习方法几乎都是对分类问题的研究，但现实中很多任务都具有连续的标签，传统方法很可能不再适用。我们将深入探讨如何应对、处理具有连续目标的不平衡数据。

Talk·参考资料

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1. Rethinking the Value of Labels for Improving Class-Imbalanced Learning

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2006.07529

代码链接：

https://github.com/YyzHarry/imbalanced-semi-self

2. Delving into Deep Imbalanced Regression

论文链接：

3. 中文版论文解读：

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Talk·嘉宾介绍

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杨宇喆

MIT在读博士生

杨宇喆，MIT EECS三年级在读博士生，师从Dina Katabi教授，本科毕业于北京大学。他的研究方向是机器学习、无线感知系统和医疗AI领域的交叉，主要关注基于深度学习的无接触式的人体健康感知与监测。

此外，杨宇喆也致力于开发更加鲁棒的机器学习算法与模型，以及更高效的强化学习算法。他的工作发表于ICML、CVPR、NeurIPS、ICLR等顶级期刊和会议，并被MIT Technology Review、TechCrunch、Engadget等多个主流媒体报道。

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