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智库丨ICML2019华裔作者库的学者分布

作者: 学术玄

时间: 2019-06-26 14:29

全球华人专家库拥有ICML2019华裔作者库和ICML2019一作学生库完整智库,收录78位华裔作者,本文探究ICML2019华裔作者库中学者的分布,学者主要的分布地区在北京、广州、武汉等地。

全球华人专家库的ICML2019华裔作者库包含48位学生作者,其余30位学者的职位主要为高校教师、研究员等,每位作者的论文数量10篇以上,在机器学习领域具备一定影响力。

对78位学者的迁徙路径进行研究,发现大多数学者主要活动地区在中国,有前往美国、欧洲等地的留学经历,主要留学区域在美国,在欧洲的学者分布较少。有30%的学者从中国去往美国,有30%的学者没有监测到留学经历,依然留在国内;有10%的学者从中国去往加拿大进行学术访问。

AMiner系统存储大量International Conference on Machine Learning会议有关的学者信息,全球华人专家库中也收集了ICML2018年及之前的会议学者信息,目前机器学习的研究已经成熟。

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。以下是机器学习的发展趋势,在2007年左右发展到顶峰,研究成果最多,后期的发展更倾向于该水平精细化的发展。

机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行:

(1)面向任务的研究:研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。

(2)认知模型:研究人类学习过程并进行计算机模拟。

(3)理论分析:从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。

机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展,必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。

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