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來自東南大學Tong Wei (魏通)《機器學習》課程，涵蓋機器學習基本內容。

本機器學習課程為?向?校本科?，主要內容分為數學基礎、回歸模型、分類模 型、?監督學習、學習理論與概率圖模型。 涵蓋機器學習領域的基 本概念、典型案例、最新成果、熱點問題等 內容。內容深?淺出，語?嚴謹詳實， 配圖?動直?，案例通俗易懂。。

Lecture 1:Basic info for the course Introduction Lecture 2:Model selection Lecture 3:Linear Model Lecture 4:Support Vector Machine Lecture 5:Neural Network Lecture 6:Decision Tree Lecture 7:Bayesian Model Lecture 8:k-NN Classifier Lecture 9:Ensemble Learning Lecture 10:Clustering Lecture 11:Dimension Reduction Lecture 12:Feature Selection Lecture 13:Semi-Supervised Learning

來自杜克大學Fan Li的簡明《因果推理》課程！

Chapter 1. Introduction 引言 Chapter 2. Randomized experiments 隨機實驗 Chapter 2.1: Fisher's and Neyman's mode of inference Chapter 2.2: Covariate adjustment in RCT Chapter 3. Observational studies with ignorable assignments: single-time treatments Chapter 3.1. Outcome regression Chapter 3.2. Covariate balance, matching, stratification Chapter 3.3. Propensity score Chapter 3.4. Propensity score weighting: inverse probability weighting and overlap weighting Chapter 3.5. Augmented weighting and double-robust estimators Chapter 3.6. Causal inference with multiple or continuous treatments Chapter 4. Heterogenous treatment effects and machine learning 異構治療效應與機器學習 Chapter 5. Sensitivity analysis 敏感性分析 Chapter 6. Instrumental variable and principal stratification Chapter 6.1. Instrumental variable (IV), noncompliance in RCT Chapter 6.2. Post-treatment confounding: Principal Stratification Chapter 7. Regression discontinuity design (RDD) Chapter 8. Panel data: Difference-in-differences (DID) and Synthetic control (SC) Chapter 9. Sequentially ignorable assignments: time-varying treatments Chapter 10. 貝葉斯推斷因果效應，Bayesian inference for causal effects

【導讀】NeurIPS，全稱神經信息處理系統大會（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems），作為關于機器學習和計算神經科學的國際會議，每年固定在12月舉行，由NIPS基金會主辦。NeurIPS是機器學習領域的頂級會議 ，是神經計算方面最好的會議之一 。在中國計算機學會的國際學術會議排名中，NeurIPS為人工智能領域的A類會議。NeurIPS 2021于12月6日-12月14日在加拿大蒙特利爾采用線上線下結合的方式舉辦。

來自OpenAI的研究人員Lilian Weng和Jong Wook Kim對自監督學習做了最新的報告，非常值得關注。

Lilian Weng現為OpenAI應用人工智能研究負責人，主要從事機器學習、深度學習和網絡科學研究 。她本科畢業于香港大學，碩士就讀于北京大學信息系統與計算機科學系，之后前往印度安納大學布魯頓分校攻讀博士。

Lilian Weng經常在個人博客分享學習和工作筆記，感興趣的可以戳這里： //lilianweng.github.io/lil-log/。

Jong Wook Kim，OpenAI研究技術人員，參與Jukebox和CLIP這樣的項目。研究興趣包括大規模多模態深度學習和音樂理解。

自監督學習：自預測與對比學習

自監督學習是一種很好的方法，可以從大量的未標記數據中提取訓練信號，并學習良好的表示，以方便下游的任務，在這些任務中收集特定于任務的標簽非常昂貴。本教程將著重介紹自監督學習的兩種主要方法:自預測和對比學習。自預測是指自監督的訓練任務，在這種訓練任務中，模型學會從剩余數據中預測一部分可用數據。對比學習是通過從數據集構造相似和不同的對，來學習一個相似數據樣本保持相近而不同數據樣本相距較遠的表示空間。本教程將涵蓋這兩個主題和跨各種應用程序的方法，包括視覺、語言、視頻、多模態和強化學習。

● 導論 Introduction: motivation, basic concepts, examples.

● 早期工作 Early work: look into connection with old methods.

● 方法 Methods

○ Self-prediction 

○ Contrastive Learning

● 前置任務 Pretext tasks: a wide range of literature review.

● 技術 Techniques: improve training efficiency.

● 未來方向 Future directions

//sites.google.com/view/ift6268-a2020/schedule

近年來，表示學習取得了很大的進展。大多數都是以所謂的自監督表示學習的形式。在本課程中，我們將對什么是自我監督的學習方法有一個相當廣泛的解釋，并在適當的時候包括一些無監督學習方法和監督學習方法。我們感興趣的方法，學習有意義的和有效的語義表示，而不(專門)依賴標簽數據。更具體地說，我們將對以下方法感興趣，如: 數據增廣任務，知識蒸餾，自蒸餾，迭代學習，對比方法 (DIM, CPC, MoCo, SimCLR等)，BYOL，以及自監督方法的分析。

我們的目標是了解自監督學習方法是如何工作的，以及起作用的基本原理是什么。

這是一個關于這一主題的高級研討會課程，因此，我們將閱讀和討論大量的最近的和經典的論文。講座將主要由學生主導。我們假設了解了機器學習的基礎知識 (特別是深度學習——正如你在IFT6135中看到的那樣)，我們還將探索自監督表示學習在廣泛領域的應用，包括自然語言處理、計算機視覺和強化學習。

在本課程中，我們將廣泛討論自監督學習(SSL)，特別是深度學習。最近，深度學習在許多應用領域取得了大量令人印象深刻的經驗收益，其中最引人注目的是在目標識別和圖像和語音識別的檢測領域。

在本課程中，我們將探討表示學習領域的最新進展。通過學生領導研討會，我們將回顧最近的文獻，并著眼于建立

本課程所涵蓋的特定主題包括以下內容:

• Engineering tasks for Computer Vision
• Contrastive learning methods
• Generative Methods
• Bootstrap Your Own Latents (BYoL)
• Self-distillation Methods
• Self-training / Pseudo-labeling Methods
• SSL for Natural Language Processing
• Iterated Learning / Emergence of Compositional Structure
• SSL for Video / Multi-modal data
• The role of noise in representation learning
• SSL for RL, control and planning
• Analysis of Self-Supervised Methods
• Theory of SSL
• Unsupervised Domain Adaptation

現代數據分析方法被期望處理大量的高維數據，這些數據被收集在不同的領域。這種數據的高維性帶來了許多挑戰，通常被稱為“維數災難”，這使得傳統的統計學習方法在分析時不切實際或無效。為了應對這些挑戰，人們投入了大量精力來開發幾何數據分析方法，這些方法對處理數據的固有幾何形狀進行建模和捕獲，而不是直接對它們的分布進行建模。在本課程中，我們將探討這些方法，并提供他們使用的模型和算法的分析研究。我們將從考慮監督學習開始，并從后驗和似然估計方法中區分基于幾何原則的分類器。接下來，我們將考慮聚類數據的無監督學習任務和基于密度估計的對比方法，這些方法依賴于度量空間或圖結構。最后，我們將考慮內在表示學習中更基本的任務，特別關注降維和流形學習，例如，使用擴散圖，tSNE和PHATE。如果時間允許，我們將包括與本課程相關的研究領域的客座演講，并討論圖形信號處理和幾何深度學習的最新發展。

目錄內容：

Topic 01 - Intoduction (incl. curse of dimensionality & overiew of data analysis tasks)

Topic 02 - Data Formalism ((incl. summary statistics, data types, preprocessing, and simple visualizations)

Topic 03 - Bayesian Classification (incl. decision boundaries, MLE, MAP, Bayes error rate, and Bayesian belief networks)

Topic 04 - Decision Trees (incl. random forests, random projections, and Johnson-Lindenstrauss lemma)

Topic 05 - Principal Component Analysis (incl. preprocessing & dimensionality reduction)

Topic 06 - Support Vector Machines (incl. the "kernel trick" & mercer kernels)

Topic 07 - Multidimensional Scaling (incl. spectral theorem & distance metrics)

Topic 08 - Density-based Clustering (incl. intro. to clustering & cluster eval. with RandIndex)

Topic 09 - Partitional Clustering (incl. lazy learners, kNN, voronoi partitions)

Topic 10 - Hierarchical Clustering (incl. large-scale & graph partitioning)

Topic 11 - Manifold Learning (incl. Isomap & LLE)

Topic 12 - Diffusion Maps

來自臺灣國立清華大學吳尚鴻副教授主講的《大規模機器學習》教程，內容包括深度學習概述與學習理論。

本課程介紹深度學習的概念和實踐。課程由三個部分組成。在第一部分中，我們快速介紹了經典機器學習，并回顧了一些需要理解深度學習的關鍵概念。在第二部分中，我們將討論深度學習與經典機器學習的不同之處，并解釋為什么它在處理復雜問題如圖像和自然語言處理時是有效的。我們將介紹各種CNN和RNN模型。在第三部分，我們介紹了深度強化學習及其應用。

本課程也提供了編程的實驗。在整個課程中，我們將使用Python 3作為主要的編程語言。一些流行的機器學習庫，如Scikit-learn和Tensorflow 2.0將被使用并詳細解釋。

本課程也提供了編程的實驗。在整個課程中，我們將使用Python 3作為主要的編程語言。一些流行的機器學習庫，如Scikit-learn和Tensorflow 2.0將被使用并詳細解釋。

目錄內容：

• Introduction 引言
• Linear Algebra 線性代數
• Data Exploration & PCA (Bonus) 數據探索
• Probability & Information Theory 概率與信息理論
• Decision Trees & Random Forest (Bonus) 決策樹與隨機森林
• 數值優化 Numerical Optimization
• 感知器 Perceptron & Adaline (Bonus)
• 回歸 Regression (Bonus)
• 學習理論與正則 Learning Theory & Regularization
• 正則化 Regularization
• 概率模型 Probabilistic Models
• 線性回歸與度量 Logistic Regression & Metrics
• 非參數方法 Non-Parametric Methods & SVMs (Suggested Reading)
• 支持向量機 SVMs & Scikit-Learn Pipelines (Bonus)
• 交叉驗證 Cross Validation & Ensembling (Suggested Reading)
• 集成 CV & Ensembling (Bonus)
• 預測 Predicting News Popularity
• 大規模機器學習 Large-Scale Machine Learning
• 深度神經網絡設計 Neural Networks: Design
• 神經網絡 Neural Networks from Scratch (No Assignment)
• TensorFlow 101 (No Assignment)
• 神經網絡 Neural Networks: Optimization & Regularization
• Word2Vec
• 卷積神經網絡 Convolutional Neural Networks
• Convolutional Neural Networks & Data Pipelines
• 循環神經網絡 Recurrent Neural Networks

本課程以計算機科學的方式介紹自動語音識別，以及正確轉錄語音的問題。描述包括創建大規模語音識別系統的基本算法。所提出的算法和技術目前已在大多數研究和工業系統中得到應用。

目前在自然語言處理、計算生物學和機器學習的其他應用領域中使用的許多學習和搜索算法和技術，最初都是為解決語音識別問題而設計的。語音識別繼續給計算機科學帶來挑戰性的問題，特別是因為它產生的學習和搜索問題的規模。

因此，本課程的目的不僅僅是讓學生熟悉語音識別中使用的特定算法，而是以此為基礎來探索一般的文本和語音，以及與計算機科學其他領域相關的機器學習算法。本課程將利用幾個軟件庫，并將研究這一領域的最新研究和出版物。

目錄內容：

• Lecture 01: introduction to speech recognition, statistical formulation.
• Lecture 02: finite automata and transducers.
• Lecture 03: weighted transducer algorithms.
• Lecture 04: weighted transducer software library.
• Lecture 05: n-gram language models.
• Lecture 06: language modeling software library.
• Lecture 07: maximum entropy (Maxent) models.
• Lecture 08: expectation-maximization (EM) algorithm, hidden Markov models (HMMs).
• Lecture 09: acoustic models, Gaussian mixture models.
• Lecture 10: pronunciation models, decision trees, context-dependent models.
• Lecture 11: search algorithms, transducer optimizations, Viterbi decoder.
• Lecture 12: n-best algorithms, lattice generation, rescoring.
• Lecture 13: discriminative training (invited lecture: Murat Saraclar).
• Lecture 14: structured prediction algorithms.
• Lecture 15: adaptation.
• Lecture 16: active learning.
• Lecture 17: semi-supervised learning.

//cs.nyu.edu/~mohri/asr12/

這是一門關于機器學習的入門課程。機器學習是一組技術，它允許機器從數據和經驗中學習，而不是要求人類手工指定所需的行為。在過去的20年里，機器學習技術在人工智能的學術領域和科技行業中都變得越來越重要。本課程提供了一些最常用的ML算法的廣泛介紹。

課程的前半部分側重于監督學習。我們從最近鄰、決策樹和集合開始。然后介紹了參數化模型，包括線性回歸、logistic回歸和softmax回歸以及神經網絡。然后我們轉向無監督學習，特別關注概率模型，以及主成分分析和k均值。最后，我們介紹了強化學習的基礎知識。

課程內容：

• 最近鄰導論
• 決策樹集成
• 線性回歸線性分類
• Softmax回歸、SVM、Boosting
• PCA、Kmeans、最大似然
• 概率圖模型
• 期望最大化
• 神經網絡
• 卷積神經網絡
• 強化學習
• 可微分隱私
• 算法公平性

//www.cs.toronto.edu/~huang/courses/csc2515_2020f/

推薦閱讀材料： Hastie, Tibshirani, and Friedman: “The Elements of Statistical Learning” Christopher Bishop: “Pattern Recognition and Machine Learning”, 2006. Kevin Murphy: “Machine Learning: a Probabilistic Perspective”, 2012. David Mackay: “Information Theory, Inference, and Learning Algorithms”, 2003. Shai Shalev-Shwartz & Shai Ben-David: “Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms”, 2014.

學習路線圖：