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Andrew Gordon Wilson，紐約大學Courant數學科學研究所和數據科學中心助理教授，曾擔任AAAI 2018、AISTATS 2018、UAI 2018、NeurIPS 2018、AISTATS 2019、ICML 2019、UAI 2019、NeurIPS 2019、AAAI 2020、ICLR 2020的區域主席/SPC以及ICML 2019、2020年EXO主席。 個人主頁：//cims.nyu.edu/~andrewgw/

貝葉斯深度學習與概率模型構建

貝葉斯方法的關鍵區別屬性是間隔化，而不是使用單一的權重設置。貝葉斯間隔化尤其可以提高現代深度神經網絡的準確性和標度，這些數據通常不充分指定，并可以代表許多引人注目但不同的解決方案。研究表明，深層的綜合系統提供了一種有效的近似貝葉斯間隔化機制，并提出了一種相關的方法，在沒有顯著開銷的情況下，通過在吸引 basins 內間隔化來進一步改進預測分布。我們還研究了神經網絡權值的模糊分布所隱含的先驗函數，從概率的角度解釋了這些模型的泛化特性。從這個角度出發，我們解釋了一些神秘而又不同于神經網絡泛化的結果，比如用隨機標簽擬合圖像的能力，并表明這些結果可以用高斯過程重新得到。我們還表明貝葉斯平均模型減輕了雙下降，從而提高了靈活性，提高了單調性能。最后，我們提供了一個貝葉斯角度的調溫校正預測分布。

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機器學習中許多最重要概念路線圖，如何學習它們以及使用什么工具來執行它們。

即:

??機器學習問題, 機器學習問題是什么樣子? ??機器學習過程—一旦你發現一個問題,你會采取什么步驟來解決嗎? ??—你該怎么使用機器學習工具來構建解決方案嗎? ??機器學習數學,哪些部分機器學習代碼要你寫? ??機器學習資源——好吧, 很酷,我該如何學習呢?

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//github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap

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DeepMind Doina Precup博士講述《深度強化學習》，165頁ppt系統性講述了深度強化學習基礎知識和最新進展，非常干貨。

地址： //mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介紹：

Doina Precup，McGill University計算機系副教授。

貝葉斯推斷

視頻地址：

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DeepMind Shakir Mohamed博士講述《貝葉斯推斷》，125頁ppt系統性講述了貝葉斯推斷基礎知識和最新進展，非常干貨。

地址： //mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介紹：

Shakir Mohamed，統計機器學習和人工智能的研究科學家。

貝葉斯推斷

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。本文推薦來自牛津大學Yee Whye Teh教授講述《元學習》，165頁ppt系統性講述了元學習基礎知識和最新進展，非常干貨。

地址： //mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介紹

Yee Whye Teh是牛津大學統計學系的統計機器學習教授，也是DeepMind研究人工智能的科學家。他在多倫多大學(Geoffrey E. Hinton教授)獲得博士學位，并在加州大學伯克利分校(Michael I. Jordan教授)和新加坡國立大學(Lee Kuan Yew博士后研究員)從事博士后工作。在進入牛津大學和DeepMind之前，他是一名講師，后來在倫敦大學學院(UCL)蓋茨比計算神經科學單元(Gatsby computing Neuroscience Unit)擔任讀者。他計劃聯合主席(Michael Titterington教授)人工智能國際會議和統計(AISTATS) 2010年,項目主持國際會議(Precup試圖教授)在2017年機器學習(ICML),和am /貝葉斯分析的副主編,IEEE模式分析與機器智能,機器學習日報,統計科學,英國皇家統計學會期刊B輯和機器學習研究期刊。他曾多次擔任NIPS、ICML和AISTATS的區域主席。他的研究興趣橫跨機器學習和計算統計學，包括概率方法、貝葉斯非參數學和深度學習。他開發了新穎的模型以及高效的推理和學習算法。

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。本文推薦來自米蘭Sonia Petrone教授講述《流數據貝葉斯預測》，177頁ppt系統性講述了貝葉斯預測，非常干貨。

地址：

//mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

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。

【導讀】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。本文推薦來自米蘭大學Nicoló Cesa-Bianchi教授講述《統計學習理論》，非常干貨，包括：

• 統計學習的簡介
• 從統計學習到序列決策
• 專家意見和多武裝強盜的預測
• 在線凸優化
• 上下文老虎機算法