Xu Lu의 개인 정보(학력, 직업 경험 및 명예)

여 쉬루(Xu Lu)는 1985년 장쑤성 난통시에서 태어났다. 현재 화동사범대학교 정보과학기술대학원 교수이자 박사과정 지도교수로 재직 중이다. 주로 기계 학습, 데이터 마이닝, 인공 지능 및 기타 분야의 연구에 참여합니다. 그는 최고의 국제 회의 및 저널에 게재된 30개 이상의 논문을 포함하여 80개 이상의 학술 논문을 출판했습니다. 그는 중국 국립자연과학재단의 중국 우수 청소년 과학 기금, 상하이 푸장 인재 프로그램, 교육부 신세기 우수 인재 지원 프로그램 등의 영예를 안았습니다.

교육 배경

Xu Lu는 2003년에 난징 대학교에서 컴퓨터 과학 및 기술 학사 학위를 취득했습니다. Xu Lu는 2008년에 난징 대학교에서 컴퓨터 과학을 전공했습니다. 및 기술 박사학위를 취득합니다. Xu Lu는 박사 과정 동안 학술 교류 및 연구를 위해 캘리포니아 대학교, 로스앤젤레스 캠퍼스, 캘리포니아 대학교 샌디에이고 대학교, 존스 홉킨스 대학교를 다녔습니다.

전문 경력

Xu Lu는 2008년부터 2011년까지 Shanghai Jiao Tong University의 컴퓨터 과학 및 공학과에서 조교수를 역임했습니다. Xu Lu는 2011년부터 2014년까지 근무했습니다. 2014년부터 현재까지 캘리포니아 대학 샌디에고 캠퍼스 컴퓨터 과학 및 공학과에서 박사후 연구에 참여하고 있으며, Xu Lu는 중국 동부 사범대학의 교수로 재직하고 있습니다. 대학교.

우등상

Xu Lu는 중국 국립자연과학재단의 우수한 청소년 과학 기금, 상하이 푸장 인재 프로그램, 교육부의 신세기 우수 인재 지원 프로그램 등의 영예를 받았습니다. . 동시에 Xu Lu는 IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems, JournalofMachineLearningResearch, ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData 등을 포함한 많은 최고의 국제 저널 및 컨퍼런스의 리뷰어이기도 합니다.

머신러닝의 실제

머신러닝은 인공지능 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나입니다. Xu Lu 교수도 이 분야의 전문가 중 한 명입니다. 아래에서는 머신러닝의 실제 단계를 소개하겠습니다.

데이터 전처리

기계 학습을 수행하기 전에 데이터 정리, 데이터 세트 분할, 기능 선택 및 기타 단계를 포함하여 데이터를 전처리해야 합니다. 데이터 정리는 데이터의 결측값, 이상값, 중복값 등을 처리하는 것을 의미합니다. 데이터 세트 분할은 데이터 세트를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나누는 것을 의미합니다. 원본 데이터. 대상 변수의 영향력 있는 특징.

모델 선택

머신러닝을 수행하기 전에 적절한 모델을 선택하는 것이 필요합니다. 일반적인 기계 학습 모델에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 신경망 등이 포함됩니다. 모델을 선택할 때는 모델의 복잡성, 정확성, 일반화 능력 등의 요소를 고려해야 합니다.

모델 훈련

모델을 선택한 후에는 모델을 훈련해야 합니다. 모델 학습 프로세스는 데이터와 레이블을 입력하여 모델이 자체 매개변수를 지속적으로 조정할 수 있도록 하여 모델이 알려지지 않은 데이터의 레이블을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 하는 것입니다. 모델을 훈련할 때 적절한 최적화 알고리즘과 손실 함수를 선택해야 합니다.

모델 평가

모델 학습 후에는 모델을 평가해야 합니다. 일반적인 모델 평가 지표에는 정확성, 정밀도, 재현율, F1 값 등이 포함됩니다. 동시에 모델의 예측 결과를 더 잘 이해하려면 모델을 시각화해야 합니다.

모델 배포

모델 교육 및 평가를 완료한 후에는 모델을 실제 애플리케이션에 배포해야 합니다. 모델 배포 방법에는 모델을 API 인터페이스에 패키징하는 것, 모델을 모바일 애플리케이션에 포함시키는 것 등이 포함됩니다.