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本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

主題： Machine learning for protein engineering

摘要： 機器學習指導的蛋白質工程是一種新的范例，可以優化復雜的蛋白質功能。 機器學習方法使用數據來預測蛋白質功能，而無需詳細的基礎物理或生物學途徑模型。

本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!

對這項技術

機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。

關于這本書

《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。

使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。

無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!

里面有什么

• 常用ML技術
• 使用tidyverse包來組織和繪制數據
• 驗證模型的性能
• 為您的任務選擇最佳的ML模型
• 各種實際的編碼練習
• ML的最佳實踐

簡介： 圖是表示知識的有效方法。它們可以在一個統一的結構中表示不同類型的知識。生物科學和金融等領域已經開始積累大量的知識圖，但是它們缺乏從中提取見解的機器學習工具。

David Mack概述了自己相關想法并調查了最流行的方法。在此過程中，他指出了積極研究的領域，并共享在線資源和參考書目以供進一步研究。

作者介紹： David Mack是Octavian.ai的創始人和機器學習工程師，致力于探索圖機器學習的新方法。在此之前，他與他人共同創立了SketchDeck，這是一家由Y Combinator支持的初創公司，提供設計即服務。他擁有牛津大學的數學碩士學位和計算機科學的基礎，并擁有劍橋大學的計算機科學學士學位。

內容介紹： 本次報告涵蓋內容：為什么將圖應用在機器學習上；圖機器學習的不同方法。現存的圖機器學習往往會忽略數據中的上下文信息，使用圖可以獲取更多的潛在信息。圖的構建方法為節點分類、邊的預測，圖的分類以及邊的分類。兩個主要方法是使用機器學習算法將圖轉換為table，另一種方法是將圖轉換為網絡。在報告中作者詳細介紹了這兩種方法。

主題： Introduction to Machine Learning

課程簡介： 機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序（例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影以及驅動自主機器人的程序）。本課程從不同的角度介紹機器學習的理論和實用算法。主題包括貝葉斯網絡、決策樹學習、支持向量機、統計學習方法、無監督學習和強化學習。本課程涵蓋理論概念，例如歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和Occam的剃刀。編程作業包括各種學習算法的實際操作實驗。這門課程的目的是讓一個研究生在方法論，技術，數學和算法方面有一個徹底的基礎，目前需要的人誰做的機器學習的研究。

邀請嘉賓： Hal Daumé III，紐約市微軟研究院的研究員，是機器學習小組的一員；他也是馬里蘭大學的副教授。他主要從事自然語言處理和機器學習。

Matt Gormley，卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習部（ML）助教。

Roni Rosenfeld，卡內基梅隆大學計算機學院機器學習系教授兼主任，個人主頁：//www.cs.cmu.edu/~roni/。等

題目： Active Learning: From Theory to Practice

簡介：

近年來，機器學習領域取得了相當大的進步，但主要是在定義明確的領域中使用了大量帶有人類標記的訓練數據。機器可以識別圖像中的物體并翻譯文本，但它們必須接受比人一生所能看到的更多的圖像和文本的訓練。生成必要的訓練數據集需要大量的人力工作。Active ML旨在解決這個問題，它設計了一種學習算法，能夠自動、自適應地選擇最具信息性的數據進行標記，這樣就不會浪費人類的時間來標記不相關、冗余或瑣碎的例子。本教程將概述應用程序，并介紹主動機器學習的基本理論和算法。它將特別關注可證明的健全的主動學習算法，并量化學習所需的標記訓練數據的減少。

邀請嘉賓：

Robert Nowak是威斯康星大學麥迪遜分校的諾斯布施工程教授，他的研究重點是信號處理、機器學習、優化和統計。

Steve Hanneke是芝加哥豐田技術研究所的研究助理教授。他的研究探索了機器學習理論:設計新的學習算法，能夠從更少的樣本中學習，理解交互式機器學習的好處和能力，開發遷移學習和終身學習的新視角，并在學習理論的基礎上重新審視基本的概率假設。Steve于2005年在UIUC獲得了計算機科學學士學位，2009年在卡內基梅隆大學獲得了機器學習博士學位，并完成了一篇關于主動學習理論基礎的論文。