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本課程來自微軟《人工智能系統》課程，講述了強化學習系統，包含強化學習概述與原理、主要算法介紹、系統等。

//github.com/microsoft/ai-edu/tree/master/A-%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%95%99%E7%A8%8B/A6-%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%B3%BB%E7%BB%9F

本課程來自微軟《人工智能系統》課程，講述了深度學習推導系統，包含推理系統簡介、設計與優化、部署等。

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自動化機器學習支持用戶、開發人員和研究人員快速開發新的ML應用程序。然而，AutoML工具的輸出并不總是能夠很容易地用人類的直覺或專家知識來解釋，因此專家有時會對AutoML工具缺乏信任。因此，我們開發了一些方法，提高了AutoML系統的透明度和可解釋性，增加了對AutoML工具的信任，并對其他不透明的優化過程產生了有價值的見解。解釋AutoML的方法包括:

超參數的重要性: 哪些超參數(或其他設計決策)對提高ML系統的性能具有全局重要性?[Hutter等人2014]

自動消融研究: 如果一個AutoML工具從一個給定的配置開始(例如，由用戶或ML算法的原始開發人員定義)，與AutoML工具返回的配置相比，哪些更改是重要的，以實現觀察到的性能改進?[Biedenkapp等人2017]

超參數效果的可視化: 我們如何可視化更改超參數設置的效果，無論是局部的還是全局的?[Hutter等人2014,Biedenkapp等人2018]

采樣過程的可視化: 在配置空間的哪些區域有一個AutoML工具在什么時候采樣，為什么采樣?我們在那兒能看到哪場演出?[Biedenkapp等人2018]

//www.automl.org/xautoml/

這份簡明推薦系統教程為你指南！

圖表示學習

近年來，圖神經網絡(GNNs)在結構化數據建模方面取得了巨大的成功。然而，大多數GNN是為同構網絡設計的，即所有節點或邊具有相同的特征空間和表示分布。這使得它們無法代表真實世界中不斷演化的異構圖，如知識圖譜、物聯網圖、領英經濟圖、開放學術圖和Facebook實體圖。在這次演講中，我將介紹圖神經網絡架構，它可以建模十億年規模的異構圖形與動態。重點將是我們如何設計圖注意力和相對時間編碼機制，以捕獲真實圖異構和動態性質。接下來，我將進一步討論為一般的圖挖掘任務預先訓練這類GNN的策略。最后，為了處理web規模的數據，我將介紹一種異構的小型批處理圖采樣算法，該算法帶有一個歸納的時間戳分配方法，用于高效和可擴展的訓練。大量的實驗顯示了在實踐中對網絡規模圖進行預訓練的GNNs的前景。

//ericdongyx.github.io/papers/slides-Graph-Rep-Learning-GNN-PreTraining-at-CCF-BAAI-2020.pdf

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization