[存储联盟]存储联盟举办“The Progress of Unsupervised Active Learning”技术交流活动

  主动学习技术旨在为人类标记选择信息量大或具有代表性的样本,从而在保证后续预测模型性能的同时,大幅降低实例标注的成本。近年来,主动学习技术及其在图像和视频任务中的应用取得了快速进展,包括图像分类、语义分割、对象跟踪、动作识别、视频检索等。目前,设计更有效的主动学习算法仍有很大的研究空间。

  12月9日,存储产业技术创新战略联盟主办“The Progress of Unsupervised Active Learning”技术交流活动。本次活动特邀北京理工大学李长升教授介绍主动学习的研究进展,以及在该主题上所做的研究工作,和参与者共同探讨人工智能的子领域——机器学习及其算法等方面的内容,吸引了近百名科研技术人员学习讨论,为参会人员提供了一个学习、交流的技术互动平台。