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海外暑期課程與科研項目

麻省理工學(xué)院數(shù)據(jù)挖掘科研

來源:哈魯教育 2018-07-02

麻省理工學(xué)院數(shù)據(jù)挖掘科研

MIT DATA MINING Research

 

學(xué)校簡介

麻省理工學(xué)院(Massachusetts Institute of Technology, MIT),創(chuàng)立于1861年,坐落于美國馬薩諸塞州劍橋市(大波士頓地區(qū)),是世界著名私立研究型大學(xué)。作為世界頂尖高校,麻省理工學(xué)院(MIT)尤其以自然及工程學(xué)享譽世界,位列2015-16年世界大學(xué)學(xué)術(shù)排名(ARWU)工程學(xué)世界第1、計算機科學(xué)第2,與斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校一同被稱為工程科技界的學(xué)術(shù)領(lǐng)袖。截止2016年,麻省理工共走出了19位圖靈獎(計算機界最高獎)得主;先后有87位諾貝爾獎得主在麻省理工學(xué)院工作或?qū)W習(xí)

 

科研時間

6月1日--9月1日,每期時間長度為3—4周

(針對假期只有3周的學(xué)生,可選3周實地+1周遠程,確??蒲惺斋@)

 

科研主題:

機器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,統(tǒng)計,高維統(tǒng)計,模型選擇

 

面向?qū)ο螅?/b>

以欲申請美國名校數(shù)據(jù)挖掘類、統(tǒng)計類等相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生為主

 

科研內(nèi)容

科研內(nèi)容包含四個方向的科研課題。

 

研究模塊1:高維數(shù)據(jù)中的模型選擇

關(guān)鍵詞:機器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,統(tǒng)計,高維統(tǒng)計,模型選擇,可以應(yīng)用在以計算生物學(xué)為主的多個領(lǐng)域。

這個大數(shù)據(jù)的時代見證了數(shù)據(jù)量的海量增長,在數(shù)據(jù)量的海量增長的同時,每一個數(shù)據(jù)所攜帶的信息在以更快的速度增長,帶領(lǐng)我們來到了一個高維數(shù)據(jù)的世界。在機器學(xué)習(xí)或者統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,我們通常稱那種特征的數(shù)量比數(shù)據(jù)本身的數(shù)量多的問題成為“高維問題”。很直觀地,我們可以預(yù)見此類高維問題的難度:我們將不會有足夠的信息來學(xué)習(xí)這些特征。從統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)的角度講,這個世界還沒有辦法解決相關(guān)問題。

 

研究模塊2:深度學(xué)習(xí)的最新應(yīng)用

關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí),在醫(yī)療,多媒體的各種新時代數(shù)據(jù)上的應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)是這個時代最火的話題,對于其相關(guān)的特點和簡介請見我們最新的論文[1]。然而,想要很好的使用深度學(xué)習(xí)來處理相關(guān)問題,研究人員需要很好的了解問題的本身來設(shè)計出合理的模型。例如,選擇疊加網(wǎng)絡(luò)[2] 就是一個特別設(shè)計的用來處理非同源數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。在相關(guān)論文中,該網(wǎng)絡(luò)之于傳統(tǒng)的模型展現(xiàn)了極強的優(yōu)勢。這個項目主要鼓勵同學(xué)們?nèi)ナ褂眠x擇疊加網(wǎng)絡(luò)探索更多的相關(guān)應(yīng)用。比如:多模態(tài)情感分析、醫(yī)療健康相關(guān)應(yīng)用、人類基因組探索。還可以從選擇疊加網(wǎng)絡(luò)出發(fā),對模型和優(yōu)化方法本身進行探索。

 

研究模塊3:通過深度增強學(xué)習(xí)建立生物數(shù)據(jù)庫

關(guān)鍵詞:深度增強學(xué)習(xí),信息提取

隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,深度增強學(xué)習(xí)也高歌猛進。前些日子在圍棋界大展拳腳的alphaGO便是一個證明,據(jù)悉,很快就可以誕生擅長于星際爭霸的深度增強學(xué)習(xí)算法了。我們這個項目的原理與這些項目相似,但是應(yīng)用更加實際。這個項目主要是要求同學(xué)們使用深度增強學(xué)習(xí)來獲取信息,自動化地建立一個關(guān)于生物醫(yī)療知識的數(shù)據(jù)庫,比如,我們將用到這兩篇文獻使用的技術(shù)[1, 2] 。這個項目需要很多不同角度的同學(xué)的幫助。擅長變成或者深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論固然好,但是沒有任何相關(guān)背景的同學(xué)也可以找到用武之地。

 

研究模塊4:計算生物學(xué)時下熱點探討

關(guān)鍵詞:計算生物學(xué),機器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,文獻閱讀

這個項目的目標很簡單:我們一起瀏覽當下在計算生物學(xué)最熱點的論文(例如[1,2,3]),然后一起共同探討。通過這個項目,每個同學(xué)的學(xué)術(shù)水平,學(xué)習(xí)能力,展示,寫作的技巧都將有所提升。此外,同學(xué)們還可以獲得今后科研的相關(guān)背景知識。這個項目尤其適合沒有過硬背景的同學(xué)。

 

科研收獲

1. 進入美國頂尖名校實驗室,接觸尖端科學(xué)

為未來在美深造做準備;頂級名校的實驗項目是對你有能力完成名校研究最好的證明。

2.師從美方導(dǎo)師開展實驗項目

高層次的人脈和校友關(guān)系,與你為伍的人是諾貝爾獎獲得者、美國科學(xué)院院士、企業(yè)屆領(lǐng)袖,你將體驗到世界最頂級學(xué)術(shù)專家們的思想和氣質(zhì)。

3.獲得美方導(dǎo)師推薦信+科研證書

一封有分量的推薦信,高含金量收獲助力未來留學(xué)深造及就業(yè)。

4.全天候?qū)I(yè)英語環(huán)境,迅速提升專業(yè)水平

提升溝通和專業(yè)英語水平,提升專業(yè)知識和能力,用實踐使自己的理論知識更加具體形象。

 

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