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【導讀】來自蘇黎世聯邦理工學院的Afonso S. Bandeira教授撰寫了《數據科學數學基礎》新書書稿，共170頁pdf。現今在許多科學領域的實驗、觀察和數值模擬產生了大量的數據。這種快速增長預示著“以數據為中心的科學”時代的到來，這需要新的范式來處理如何獲取、處理、分布和分析數據。與此同時，人工智能的發展將給技術、科學和工業的許多領域帶來革命。本課程將涵蓋用于開發算法的數學模型和概念，這些算法可以處理數據科學、機器學習和人工智能帶來的一些挑戰。

本書介紹了數據科學的數學和算法基礎，包括機器學習、高維幾何和大型網絡的分析。主題包括高維數據的反直覺性質、重要的線性代數技術，如奇異值分解、隨機游動和馬爾科夫鏈理論、機器學習的基本原理和重要算法、聚類算法和分析、大型網絡的概率模型、表示學習，包括主題建模和非負矩陣分解、小波和壓縮感知。本文提出了一種正概率技術，包括大數定律、尾部不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證以及分析大隨機圖相變的矩量法。此外，還討論了重要的結構和復雜性度量，如矩陣范數和vc維。本書適用于設計和分析數據算法的本科和研究生課程。

題目： Data Science in Economics

摘要：

本文介紹了經濟學中數據科學的發展現狀，通過在數據科學中的一個新的分類應用和方法的研究進展。數據科學的研究進展分為三類:深度學習模型、集成模型和混合模型。應用領域包括股票市場、市場營銷、電子商務、企業銀行和加密貨幣。Prisma方法是一種系統的文獻綜述方法，用于保證調查的質量。結果表明，混合模型的發展趨勢為51%以上的文獻采用了混合模型。另一方面，我們發現基于RMSE精度度量的混合模型具有比其他算法更高的預測精度，然而這是預期的趨勢走向先進的深度學習模型。

** 簡介：**

計算機科學作為一門學科開始于1960年代。重點放在支持這些領域的編程語言，編譯器，操作系統和數學理論上。理論計算機科學課程涵蓋了有限自動機，正則表達式，無上下文語言和可計算性。在1970年代，算法研究被添加為理論的重要組成部分。重點是使計算機變得有用。如今，正在發生根本性的變化，重點更多地放在大量應用程序上。發生此更改的原因很多。計算和通信的融合發揮了重要作用。在自然科學，商業和其他領域中觀察，收集和存儲數據的能力增強，要求改變我們對數據的理解以及如何在現代環境中處理數據。網絡和社交網絡作為日常生活的中心方面的出現給理論帶來了機遇和挑戰。 盡管計算機科學的傳統領域仍然非常重要，但未來越來越多的研究者將使用計算機來理解和從應用程序中產生的大量數據中提取可用信息，而不僅僅是如何使計算機在明確定義的問題上有用。考慮到這一點，我們已經寫了這本書，以涵蓋我們期望在未來40年中有用的理論，就像對自動機理論，算法和相關主題的理解使學生在過去40年中獲得了優勢一樣。主要變化之一是對概率，統計和數值方法的重視程度有所提高。 本書的早期草稿已用于本科和研究生課程。附錄中提供了本科課程所需的背景材料。因此，附錄存在作業問題。諸如信息處理，搜索和機器學習之類的不同領域中的現代數據通常被有利地表示為具有大量組件的向量。向量表示不僅是用于保存記錄的許多字段的簿記設備。確實，向量的兩個顯著方面：幾何（長度，點積，正交性等）和線性代數（獨立性，秩，奇異值等）被證明是相關且有用的。

部分目錄：

【導讀】越來越明顯的是，廣泛采用的機器學習模型可能導致歧視性結果，并可能加劇訓練數據之間的差異。隨著越來越多的機器學習用于現實世界中的決策任務，必須解決機器學習中的偏見和公平問題。我們的動機是，在各種新興方法中，表示學習為評估和潛在地減輕不公平現象提供了獨特的工具集。本教程介紹了現有的研究，并提出了在表示學習和公平的交集中存在的開放性問題。我們將研究學習公平任務不可知表示的可能性（不可能性），公平性和泛化性能之間的聯系，以及利用來自表示形式學習的工具來實現算法上的個人和群體公平性的機會。本教程旨在為廣大的機器學習實踐者提供幫助，并且必要的背景知識是預測性機器學習的工作知識。

作者介紹

Sanmi Koyejo，伊利諾伊大學香檳分校計算機科學系助理教授。

研究綜述: 我們的研究興趣是開發自適應魯棒機器學習的原理和實踐。最近的一些亮點包括：1）可伸縮的、分布式的和容錯的機器學習；2）度量引出;通過人機交互選擇更有效的機器學習指標。我們的應用研究主要集中在認知神經成像和生物醫學成像方面。最近的一些重點包括①生物圖像的生成模型，②時變腦電圖的估計和分析。

//sanmi.cs.illinois.edu/

主題： Algorithmic Machine Learning and Data Science

介紹： 本課程數學嚴謹，需要以前的機器學習課程（例如CS-UY 4563、CS-GY 6923或ECE-GY 6143）和以前的算法設計和分析課程（例如CS-UY 2413、CS-GY 6033或CS-GY 6043）為基礎。

講師介紹： Christopher Musco，紐約大學坦頓工程學院計算機科學與工程的助理教授。他的研究是關于機器學習和數據科學的算法基礎。他在麻省理工學院完成了計算機科學博士學位。在麻省理工學院之前，他是Redfin的工程師。

講座題目

大時間序列預測的理論與實踐：Forecasting Big Time Series: Theory and Practice

講座簡介

時間序列預測是業務流程自動化和優化的一個關鍵組成部分：在零售業，根據對不同地區未來需求的預測來決定要訂購哪些產品以及在哪里存儲這些產品；在云計算中，服務和基礎設施組件的估計未來使用量指導容量規劃；倉庫和工廠的勞動力調度需要對未來的工作量進行預測。近年來，預測技術和應用的范式發生了變化，從基于計算機輔助的模型和假設到數據驅動和全自動化。這種轉變可以歸因于大量、豐富和多樣的時間序列數據源的可用性，并導致一系列需要解決的挑戰，例如：我們如何建立統計模型，以便有效地學習從大量和多樣的數據源進行預測？在觀測有限的情況下，我們如何利用“相似”時間序列的統計能力來改進預測？對于構建能夠處理大量數據的預測系統有什么意義？ 本教程的目標是提供解決大規模預測問題的最重要方法和工具的簡明直觀概述。我們回顧了三個相關領域的研究現狀：（1）時間序列的經典建模，（2）包括張量分析和深度學習的現代預測方法。此外，我們還討論了建立大規模預測系統的實際方面，包括數據集成、特征生成、回溯測試框架、誤差跟蹤和分析等。

講座嘉賓

Christos Faloutsos 現任職務于卡內基梅隆大學 (Carnegie Mellon University)電子和計算機工程教授，研究領域：圖和流的數據挖掘，分形、自相似與冪律，視頻、生物和醫學數據庫的索引和數據挖掘，數據庫性能評估（數據放置、工作負載特征）。

教程題目：Imagination Science: Beyond Data Science

教程簡介：

本教程介紹了一個新的領域的研究稱為想象科學在人工智能和計算機。與數據科學相反，想象力科學構建了經驗的統計總結并回答了“什么是”這個問題，它探索了更廣泛的問題，包括介入性問題如“如果”、反事實查詢和“為什么”解釋。從數字營銷到面向社會公益的人工智能，一系列具有挑戰性的現實問題都涉及想象力科學。本教程將描述人工智能領域的一系列趨同研究，這些研究可以被視為構建想象機器的早期嘗試，范圍從生成對抗網絡到結合觀察、干預和反事實推理的分層因果架構。本教程將討論幾個新的研究方向，包括使用想象模型建模順序決策的新方法，以及試圖整合因果知識和想象模型的新想法，如GANs。本教程還將涵蓋超越常規方法(如梯度下降法)的數學形式主義，以訓練想象力機器，建立在經濟學、心理學和認知科學的思想之上。本教程還將探索對想象力的研究將如何為下一代“如果”高保真模擬引擎帶來新的架構，這將取代今天的“是什么”搜索引擎，并帶來構建下一代全球網絡的新方法。

組織者：

Sridhar Mahadevan是圣何塞奧多比研究中心數據科學實驗室的主任，也是馬薩諸塞大學阿姆赫斯特分校信息與計算機科學學院的計算機科學副教授。由于對機器學習做出了重大貢獻，他在2014年被選為AAAI研究員。

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