题目：大数据机器学习分布式算法的可行性研究
时间：2022年9月27日（周二） 15:00-16:30
地点：腾讯会议（353-366-401，无密码）
主讲人:张永全教授（浙江财经大学）
摘要：随着互联网的发展,具有多变、复杂等特性的大数据已成为产业界和学术界关注的热点。大数据技术的战略意义不仅仅在于掌握庞大的数据资源，更在于对这些数据进行专业化分析与处理。如何从这些复杂的大数据中快速获得有价值的信息，迫切需要发展新的学习算法及理论。分布式机器学习算法是处理分布式存储大数据学习问题的必然选择；其可行性则是分布处理可行的前提,也是当今分布式学习算法研究的核心理论问题。本报告将基于优化理论和分而治之等方法，从随机逼近的角度介绍我们几项相关工作，即如何设计大数据分布式学习算法的可行性理论，以及如何提升分布式学习算法的通信效率等。最后介绍了团队在联邦学习领域中取得的一些最新进展。这些研究可为大数据分布式学习提供可行性理论与可行方法，以支持大数据分布处理(特别是分布式学习)技术的应用与发展。
主讲人简介：张永全，浙江财经大学数据科学学院教授，大数据与人工智能专业委员会委员，浙江财经大学校学术委员会委员，浙江财经大学大数据实验室主任，期刊Applied Mathematics and Statistics编委等。主要从事机器学习和大数据算法分析等科学研究，已在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Cybernetics，Neural Networks，中国科学和数学学报等国内外著名期刊上发表四十余篇文章。部分研究成果“人工神经网络逼近复杂性问题研究”获得了浙江省高等学校科研成果奖二等奖。主持完成国家自然科学基金青年和面上项目各1项、浙江省自然科学基金1项，主持金融数据分析等企业横向课题3项。
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