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機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自法國INRIA Francis Bach研究員述《大規模機器學習優化》，177頁ppt系統性講述了大規模機器學習優化算法，非常干貨。

Francis Bach 先生是INRIA（法國國家信息與自動化研究所）的研究員，自2011年起領導SIERRA項目團隊（該團隊是Ecole Normale Supérieure計算機科學系的一部分，也是CNRS、ENS和INRIA的聯合團隊）。自2016年起，成為Ecole Normale Supérieure的兼職教授。在伯克利大學完成了計算機科學博士學位，與邁克爾·喬丹教授合作，在巴黎礦業大學數學形態學組工作了兩年，然后從2007年到2010年加入了INRIA/Ecole Normale Superieure/CNRS的WILLOW項目組。從2009年到2014年，負責ERC項目SIERRA。對統計機器學習很感興趣，特別是在圖形模型、稀疏方法、基于核的學習、凸優化視覺和信號處理方面。

//www.di.ens.fr/~fbach/

Optimization for Large Scale Machine Learning

機器學習是數學、計算機科學和工程相結合的一個快速發展的領域，它為計算機提供了無需明確編程就能進行學習的能力，以便做出預測或采取理性行動。從癌癥研究到金融、自然語言處理、市場營銷或自動駕駛汽車，如今許多領域都受到了機器學習算法近期進展的影響。機器學習算法得益于收集大量數據并從中“學習”的能力。

本報告概述了監督機器學習、面向凸優化的快速隨機梯度方法、更多超越凸優化的問題。

本課程涉及深度學習和表示學習的最新技術，重點是有監督和無監督的深度學習、嵌入方法、度量學習、卷積網和遞歸網，并應用于計算機視覺、自然語言理解和語音識別。

第五講：

第六講：

第七講：

簡介：

在這本書中，從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，在MATLAB深度學習這本書中使用MATLAB作為基礎編程語言和工具進行案例研究。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其它復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

作者：

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員。他還研究來自人工智能的大型數據集的算法以及機器學習。他曾在韓國航空航天研究所擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是開發無人駕駛飛行器的自主飛行算法和機載軟件。在攻讀博士期間，他開發了一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序。

報告主題： From System 1 Deep Learning to System 2 Deep Learning

報告簡介： 早期，深度學習的進展主要集中在對靜態數據集的學習上，主要用于各類感知任務，這些任務大都依靠人類的直覺，可以在無意識的情況下完成，可稱為第一代系統需求。然而，最近幾年，隨著研究方向的轉變和一些新工具的出現諸如soft-attention和深度強化學習領域的進展，它們為深度學習架構和訓練框架的進一步發展，開啟了新的大門，這種深度架構和訓練框架有助于解決第二代系統需求（這種系統任務需要人類有意識的去完成），如在自然語言處理和其他應用當中的推理、規劃、因果關系捕獲和系統歸納等。從第一代系統的深度學習，擴展到第二代系統的任務之中，對于完成之前挖掘高層次抽象特征的目標是非常重要的，因為我們認為第二代系統需求，將會對表征學習提出更高的要求，以發掘出某種人類可以用語言進行巧妙處理的高級內容。我們認為，為了達到這個目標，soft-attention機制是關鍵因素，它每次都關注其中某幾個概念并進行計算，因為意識先驗及其相關的假設中，許多高層次的依賴關系可以被一個稀疏因子圖近似地捕捉到。最后，報告介紹了元學習，這種先驗意識和代理視角下的表征學習，會更加有助于以新穎的方式，支持強大的合成泛化形式。

嘉賓介紹： Yoshua Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，Mila和IVADO的科學總監和創始人，2018年圖靈獎獲得者，加拿大統計學習算法研究主席以及加拿大AI CIFAR主席。 他開創了深度學習的先河，并在2018年每天獲得全球所有計算機科學家中最多的引用。 他是加拿大勛章的官員，加拿大皇家學會的成員，并于2017年被授予基拉姆獎，瑪麗·維克多獎和年度無線電加拿大科學家，并且是NeurIPS顧問的成員, ICLR會議的董事會和聯合創始人，以及CIFAR“機器和大腦學習”計劃的程序總監。 他的目標是幫助發現通過學習產生智力的原理，并促進AI的發展以造福所有人。

隨著我們進入21世紀，數據集越來越大，原始運行和緩慢的算法令人頭痛，并且導致生產效率和經濟的損失。通過優化算法，并將其應用于股市預測、氣候變化建模、人工智能和癌癥研究等，可以從更快、更準確的數值方法中獲得顯著效益。現代大數據算法這一本書綜合了一些高速的機器學習技術，以便于大家借鑒學習。

報告主題：Complete Dictionary Learning via L4-Norm Maximization over the Orthogonal Grou

報告摘要：這個演講是關于從稀疏生成的信號樣本中學習完整（正交）字典的基本問題。現有的大多數方法都是基于啟發式算法來求解字典（和稀疏表示）的，通常都沒有針對最優性或復雜性的理論保證。最近基于L1最小化的方法確實提供了這種保證，但是相關算法一次將字典恢復到一列。我們提出了一種新的公式，該公式可以使L4范數在正交組上最大化，以學習整個詞典。我們證明，在隨機伯努利高斯數據模型下，樣本復雜度幾乎最小，L4-范數的全局最優值非常接近地面實數的有符號排列。受此觀察的啟發，我們給出了一種基于概念上簡單而有效的算法，基于``匹配，拉伸和投影''（MSP）。該算法可證明以超線性（三次）速率局部收斂，并且每次迭代的成本只是SVD。除了有力的理論保證，實驗還表明，新算法比現有方法（包括基于KSVD和基于L1的方法）更加有效。在真實圖像上的初步實驗結果清楚地證明了這樣學習的詞典比經典PCA基礎的優勢。

邀請人：馬毅，目前是加州大學伯克利分校EECS系的教授。 2014年至2017年，他擔任中國上海科技大學信息科學與技術學院的教授兼執行院長。2009年至2014年初，他是Microsoft視覺計算小組的首席研究員和研究經理。在北京進行研究。從2000年到2011年，他擔任伊利諾伊大學香檳分校伊利諾伊大學電氣與計算機工程系的助理兼副教授。他的主要研究興趣是計算機視覺，數據科學和系統理論。易馬于1995年獲得清華大學（中國北京）的自動化和應用數學學士學位，于1997年獲得EECS的理學碩士學位，于2000年獲得數學的碩士學位，并于2000年獲得EECS的博士學位。 2000年，全部來自加利福尼亞大學伯克利分校。馬毅獲得了1999年國際計算機視覺會議的David Marr最佳論文獎，2004年歐洲計算機視覺會議的Longuet-Higgins最佳論文獎（榮譽獎）和他的學生獲得了Sang Uk Lee最佳學生論文獎。在2009年亞洲計算機視覺會議上。他還于2004年獲得了美國國家科學基金會頒發的CAREER獎，并于2005年獲得了海軍研究辦公室的青年研究者獎。

主題： Learning for policy improvement

摘要： 強化學習在經驗易獲得的領域取得了許多成功，如電子游戲或棋盤游戲。這類區域的RL算法通常基于梯度下降：它們以較小的學習率進行許多噪聲更新。相反，我們研究每次更新花費更多計算的算法，試圖減少噪聲并進行更大的更新；當經驗比計算時間更昂貴時，這樣的算法是合適的。特別地，我們看幾種基于近似策略迭代的方法。

作者簡介： Geoff Gordon博士是微軟研究蒙特勒實驗室的研究主任，也是卡內基梅隆大學機器學習系的教授。他還擔任過機械學習系的臨時系主任和教育副系主任。戈登博士的研究集中在能夠進行長期思考的人工智能系統上，比如提前推理以解決問題、計劃一系列行動或從觀察中推斷出看不見的特性。特別是，他著眼于如何將機器學習與這些長期思考任務結合起來。1991年，戈登博士在康奈爾大學獲得計算機科學學士學位，1999年在卡內基梅隆大學獲得計算機科學博士學位。他的研究興趣包括人工智能、統計機器學習、教育數據、博弈論、多機器人系統，以及概率、對抗和一般和領域的規劃。他之前的任命包括斯坦福大學計算機科學系的客座教授和圣地亞哥燃燒玻璃技術的首席科學家。

主題: Safe and Fair Machine Learning

簡介：

在這個演講將討論一些我們的未來的工作在一個新的框架設計的機器學習算法,內容包括：1)使得算法的用戶更容易定義他們認為是不受歡迎的行為(例如,他們認為是不公平的,不安全,或者成本)；2)提供了一個高信任度保證它不會產生一個解決方案,展示了用戶定義的不受歡迎的行為。

作者簡介：

Philip Thomas是馬薩諸塞大學安姆斯特分校信息與計算機科學學院助理教授，自主學習實驗室聯合主任。之前是卡內基·梅隆大學(CMU)的博士后，2015年，在馬薩諸塞州立大學阿默斯特分校(UMass Amherst)獲得了計算機科學博士學位。主要研究如何確保人工智能(AI)系統的安全性，重點是確保機器學習(ML)算法的安全性和公平性以及創建安全和實用的強化學習(RL)算法。

題目： Machine Learning Meets Big Spatial Data

簡介： 生成數據量的激增推動了可伸縮的機器學習解決方案的興起，從而可以有效地分析此類數據并從中提取有用的見解。同時，近年來，空間數據已經變得無處不在，例如GPS數據。大空間數據的應用涉及廣泛的領域，包括跟蹤傳染病，模擬氣候變化，吸毒成癮等等。因此，通過提供對現有機器學習解決方案的空間擴展或從頭開始構建新的解決方案，人們付出了巨大的努力來支持這些應用程序內部的有效分析和智能。在這個90分鐘的教程中，我們全面回顧了機器學習和大空間數據交匯處的最新技術。我們涵蓋了機器學習三個主要領域中的現有研究工作和挑戰，即數據分析，深度學習和統計推斷，以及兩個高級空間機器學習任務，即空間特征提取和空間采樣。我們還強調了該領域未來研究中存在的開放性問題和挑戰。

嘉賓介紹： Ibrahim Sabek是明尼蘇達大學計算機科學與工程系的博士候選人。 他獲得了理學碩士學位。 他于2017年在同一部門獲得博士學位。他的研究興趣在于大空間數據管理，空間計算和可伸縮機器學習系統之間的交叉領域。 易卜拉欣已獲得ACM SIGSPATIAL 2018最佳論文獎的提名，并獲得了ACM SIGMOD學生研究競賽（SRC）2017決賽階段的資格。在博士期間，他與NEC Labs America和Microsoft Research（MSR）合作 ）。 易卜拉欣在ACM TSAS，IEEE ICDE，ACM SIGSPATIAL，IEEE TMC等頂級研究機構發表了許多論文，并在VLDB和ACM SIGMOD上展示了他的工作。

Mohamed F.Mokbel是卡塔爾計算研究所的首席科學家，也是明尼蘇達大學的教授。 他目前的研究興趣集中于大空間數據和應用程序的系統和機器學習技術。 他的研究工作已獲得VLDB十年最佳論文獎，四個會議最佳論文獎和NSF職業獎。 除了在其他社區的一線場所（包括IEEE ICDM和ACM CCS）的教程之外，穆罕默德還在VLDB / SIGMOD / ICDE / EDBT會議上提供了六篇教程。 這些教程都不會與本教程建議重疊。 穆罕默德（Mohamed）是ACM SIGPATIAL的當選主席，目前是分布式和并行數據庫期刊的主編，并且是ACM Books，ACM TODS，VLDB Journal，ACM TSAS和GoeInformatica期刊的編輯委員會成員。

主題： Artificial Intelligence in Transportation

簡介：

交通是生活的基本必需品。在人類歷史上，探索更好的交通方式從來沒有停止過。近年來，拼車行業的革命和自動駕駛技術的創新每天都產生大量的交通數據。如此龐大的數據量開啟了現代智能交通的新時代。許多傳統的交通問題可以通過現代機器學習和數據挖掘方法找到更好的解決方案。本教程的目的是為參與者提供一個廣泛和全面的基礎，最近的發展和交通AI的開放問題。

交通運輸是一個非常廣泛的研究領域。本教程以全球最大的移動交通平臺滴滴出行的實際應用和需求為基礎，圍繞移動交通平臺的主題展開。我們將主題分為三類。首先是地圖服務，包括地圖匹配、交通預測、預計到達時間(ETA)和路線規劃等，為后續的決策過程提供準確的基礎信息。這些問題大多在純交通或地理信息系統的文獻中進行了研究。然而，這些都不能滿足實時移動交通平臺的準確性或效率要求。有必要以現代的觀點重新審視這些問題，并探索適應更嚴格要求的新解決方案。第二類是決策，構建核心共乘平臺。類似的問題在交通運輸以外的研究領域也得到了廣泛的研究。然而，隨著移動交通系統的新挑戰，它們被重新定義。最后一類是用戶體驗，如出行安全評估，這是移動交通平臺的獨特需求。

邀請嘉賓：

王征博士，滴滴AI實驗室研究員，滴滴智能地圖服務架構研究員。2011年獲得清華大學博士學位，2011-2014年在亞利桑那州立大學擔任研究員，2014-2016年在密歇根大學安娜堡分校擔任研究員。他獲得了多個獎項，包括KDD的最佳研究論文獎亞軍和IEEE國際社會計算會議(SocialCom)的最佳論文獎。曾擔任ICML、NIPS、SDM、IJCAI等重要會議PC委員，并在ICDM上做過輔導。他現在領導著研發團隊，致力于設計和開發新的機器學習系統和服務，用于滴滴地圖和滴滴能力預測平臺。他設計了滴滴ETA和路線規劃服務的新型機器學習和深度學習解決方案，每天服務超過200億次請求。

秦志偉博士在滴滴AI實驗室領導強化學習研究，致力于拼車市場優化的核心問題。他在哥倫比亞大學獲得運籌學博士學位，在溫哥華不列顛哥倫比亞大學獲得計算機科學和統計學學士學位。對優化和機器學習交叉領域的研究課題非常感興趣，最近的研究領域是強化學習及其在運營優化、數字營銷、交通信號控制和教育中的應用。曾在ICML、KDD、IEEE ICDM、WWW、JMLR和MPC等頂級會議和機器學習與優化期刊上發表文章。