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本期为TechBeat人工智能社区第472期线上Talk ！
北京时间2月8日(周三)20:00，中国科学院大学博新计划博士后/讲师——杨智勇的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“高效偏AUC优化算法及理论”， 届时 将介绍 具有性能需求约束的机器学习问题。
Talk·信息
主题：高效偏AUC优化算法及理论
嘉宾： 中国科学院大学博新计划博士后/讲师杨智勇
时间：北京时间2月8日 (周三) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
本次talk主要聚焦于具有性能需求约束的机器学习问题，该类问题适用于疾病预测、金融分析等领域中普遍存在的长尾及代价敏感问题，我们从偏AUC指标的优化方法及理论出发，仅有选择的优化在用户指定的真阳性率及假阳性率区间内的模型平均性能，可为灵活的决策需求提供高效的解决方案。
Talk大纲如下：
1.AUC指标的引入
2.AUC优化发展历史
3.我们的工作
-Optimizing Two-way Partial AUC with an End-to-end Framework
-Asymptotically Unbiased Instance-wise Regularized Partial AUC Optimization: Theory and Algorithm
4.讨论所提出框架在未来的可能延伸方向
Talk·预习资料
Zhiyong Yang, Qianqian Xu, Shilong Bao, Yuan He, Xiaochun Cao and Qingming Huang. Optimizing Two-way Partial AUC with an End-to-end Framework. TPAMI, 2022.（https://arxiv.org/abs/2206.11655）
Huiyang Shao, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Qingming Huang. Asymptotically Unbiased Instance-wise Regularized Partial AUC Optimization: Theory and Algorithm. NeurIPS, 2022. (https://arxiv.org/abs/2210.03967)
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
杨智勇
中国科学院大学博新计划博士后/讲师
杨智勇，现为中国科学院大学博士后/讲师。近五年来，聚焦AUC优化、Xcurve优化等机器学习前沿理论与方法。入选2022年度CCF优秀博士提升计划（原CCF优博），2021年度中国博士后博新计划、中科院特别研究助理计划，获得2021年度百度奖学金全球20强、2021年AI华人新星百强、2022年度中科院百篇优博、2021年度中科院院长特别奖、海英之星奖学金等荣誉及称号。发表40余篇CCF A类会议/期刊论文，其中第一作者论文8篇，主要包括：TPAMI论文3篇（IF：24.31）、ICML Oral 1篇（录用率：3%）、NeurIPS 1篇。
个人主页：https://joshuaas.github.io/
-The End-
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