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本教程探索了兩個研究領域，即永無休止的學習(NEL)和問題回答(QA)。NEL系統[2]是一種非常高級的計算機系統，它可以隨著時間的推移而在解決任務方面變得更好。不同的NEL方法被提出并應用于不同的任務和領域，其結果還不能推廣到每個領域，但鼓勵我們不斷解決如何構建能夠利用NEL原則的計算機系統的問題。將NEL原則應用于ML模型并不總是那么簡單。在本教程中，我們希望展示(通過實際示例和支持的理論、算法和模型)如何以NEL的方式對問題建模，并幫助KDD社區熟悉這些方法。

我們日常生活中出現了許多問答系統(如IBM Watson、亞馬遜Alexa、蘋果Siri、MS Cortana、谷歌Home等)，以及最近發布的專注于開放領域問答的新的、更大的數據集，這些都促使人們對問答和能夠執行問答的系統越來越感興趣。但是，盡管過去幾年取得了進步，開放領域的問題回答模型還不能取得與人類性能相媲美的結果。因此，開放域QA往往是用NEL方法建模的一個很好的候選對象。本教程旨在使與會者能夠:

• 更好地了解當前NEL和QA方面的最新技術。
• 學習如何使用NEL方法建模ML問題。
• 準備好跟隨NEL-QA的想法，并提出新的方法來提高QA系統的性能。

許多ML任務與信號處理有共同的實際目標和理論基礎(例如，光譜和核方法、微分方程系統、順序采樣技術和控制理論)。信號處理方法是ML許多子領域中不可分割的一部分，例如，強化學習，哈密頓蒙特卡洛，高斯過程(GP)模型，貝葉斯優化，神經ODEs /SDEs。

本教程旨在涵蓋與離散時間和連續時間信號處理方法相聯系的機器學習方面。重點介紹了隨機微分方程(SDEs)、狀態空間模型和高斯過程模型的遞推估計(貝葉斯濾波和平滑)。目標是介紹基本原則之間的直接聯系信號處理和機器學習, (2) 提供一個直觀的實踐理解隨機微分方程都是關于什么, (3) 展示了這些方法在加速學習的真正好處,提高推理,模型建立,演示和實際應用例子。這將展示ML如何利用現有理論來改進和加速研究，并為從事這些方法交叉工作的ICML社區成員提供統一的概述。

來自DeepMind研究人員Feryal Behbahani, Matt Hoffman 和 Bobak Shahriari講解的強化學習教程。

經典的隨機優化結果通常假設數據的各種屬性的已知值(例如Lipschitz常數、到最優點的距離、平滑性或強凸性常數)。不幸的是，在實踐中，這些值是未知的，因此必須經過長時間的反復試驗才能找到最佳參數。

為了解決這一問題，近年來許多無參數算法已經被開發用于在線優化和在線學習。無參數算法對數據的性質不作任何假設，但收斂速度與最優優化算法一樣快。

這是一項令人興奮的工作，現在已經足夠成熟，可以教授給普通觀眾了。實際上，這些算法還沒有得到機器學習社區的適當介紹，只有少數人完全理解它們。本教程旨在彌補這一差距，介紹使用和設計無參數算法的實踐和理論。我們將介紹該領域的最新進展，包括優化、深度學習和使用內核學習的應用。

//parameterfree.com/icml-tutorial/

本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來進行決策——而不是將環境視為一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及規劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

//sites.google.com/view/mbrl-tutorial

近年來，強化學習領域取得了令人印象深刻的成果，但主要集中在無模型方法上。然而，社區認識到純無模型方法的局限性，從高樣本復雜性、需要對不安全的結果進行抽樣，到穩定性和再現性問題。相比之下，盡管基于模型的方法在機器人、工程、認知和神經科學等領域具有很大的影響力，但在機器學習社區中，這些方法的開發還不夠充分(但發展迅速)。它們提供了一系列獨特的優勢和挑戰，以及互補的數學工具。本教程的目的是使基于模型的方法更被機器學習社區所認可和接受。鑒于最近基于模型的規劃的成功應用，如AlphaGo，我們認為對這一主題的全面理解是非常及時的需求。在教程結束時，觀眾應該獲得:

• 數學背景，閱讀并跟進相關文獻。
• 對所涉及的算法有直觀的理解(并能夠訪問他們可以使用和試驗的輕量級示例代碼)。
• 在應用基于模型的方法時所涉及到的權衡和挑戰。
• 對可以應用基于模型的推理的問題的多樣性的認識。
• 理解這些方法如何適應更廣泛的強化學習和決策理論，以及與無模型方法的關系。

哥倫比亞大學Elias Bareinboim副教授ICML 2020教程《因果強化學習》！

因果推理提供了一套工具和原則，允許人們結合數據和環境的結構不變性來推理反事實性質的問題。如果現實不是這樣，會發生什么呢? 即使想象中的現實沒有數據可用。強化學習關心的是在交互和不確定的環境中有效地找到一個優化特定功能的策略(例如，獎勵，后悔)。這兩個學科是獨立發展的，它們之間幾乎沒有相互作用。然而，在現實中，它們對同一個構建塊的不同方面進行操作，這使得他們緊密相連。

在本教程中，我們將基于這一觀察結果引入統一的處理方法，并將這兩個學科置于相同的概念和理論框架下。我們表明，當這一聯系完全建立時，就會出現許多自然的和普遍的學習問題，而這不能單獨從任何一個學科中看到。特別地，我們將討論廣義策略學習(在線、非策略和做微積分學習的組合)、何時何地干預、反事實決策(自由意志、自主、人與人工智能協作)、策略通用性和因果模仿學習等等。這種新的理解導致了對什么是反事實學習的更廣泛的觀點，并暗示了因果關系和強化學習并行研究的巨大潛力。我們稱這種新的研究為“因果強化學習”(簡稱CRL)。

地址：

//crl.causalai.net/

無監督學習是機器學習的三個主要分支之一（以及監督學習和強化學習）。它也可以說是最不發達的分支。它的目標是通過發現和利用其隱藏結構來找到對輸入數據的簡約描述。據推測，與監督學習相比，這更讓人聯想到大腦的學習方式。此外，假設通過無監督學習發現的表示形式可以緩解深度監督和強化學習中的許多已知問題。但是，由于缺乏明確的ground-truth目標來優化，無監督學習的發展進展緩慢。在本次演講中，DeepMind研究科學家Irina Higgins和DeepMind研究工程師Mihaela Rosca概述了無監督表示學習的歷史作用以及開發和評估此類算法的困難。然后，他們將采取多學科的方法來思考什么可以做一個好的表示方法，以及為什么要這樣做，然后再對無監督的表示學習的當前最新方法進行廣泛的概述。

借助現代的高容量模型，大數據已經推動了機器學習的許多領域的革命，但標準方法——從標簽中進行監督學習，或從獎勵功能中進行強化學習——已經成為瓶頸。即使數據非常豐富，獲得明確指定模型必須做什么的標簽或獎勵也常常是棘手的。收集簡單的類別標簽進行分類對于數百萬計的示例來說是不可能的，結構化輸出(場景解釋、交互、演示)要糟糕得多，尤其是當數據分布是非平穩的時候。

自監督學習是一個很有前途的替代方法，其中開發的代理任務允許模型和代理在沒有明確監督的情況下學習，這有助于對感興趣的任務的下游性能。自監督學習的主要好處之一是提高數據效率:用較少的標記數據或較少的環境步驟(在強化學習/機器人技術中)實現可比較或更好的性能。

自監督學習(self-supervised learning, SSL)領域正在迅速發展，這些方法的性能逐漸接近完全監督方法。