2023年12月26日上午，南京大学王魏教授应学院邀请做了题为“机器学习范式与泛化性能“的学术报告。报告由孙忠贵教授、乔立山教授主持，学院教师及研究生代表20余人参加。
机器学习基于已有数据训练具有强泛化性能的模型，学习理论研究表明传统监督学习范式的泛化性能依赖于训练数据中“强监督”信息“标记”的数量。随着机器学习不断走向实用，逐渐出现了一些新的学习范式，例如利用大量廉价无标记数据的弱监督学习以及利用众多终端数据的协作学习等，这些新型机器学习范式正在现实任务中发挥着作用，我们尝试从理论上研究这些机器学习范式的泛化性能并指导算法设计。
王魏，南京大学教授，主要从事人工智能、机器学习领域的研究，在人工智能领域重要期刊和会议发表学术论文，合著《机器学习理论导引》，主持2030-新一代人工智能重大项目课题、国家自然科学基金面上/青年项目，参与国家自然科学基金创新研究群体项目，曾获国家自然科学二等奖、中国计算机学会优秀博士学位论文奖和微软学者奖等，现为中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、江苏省计算机学会人工智能专委会秘书长。
