Gong (Académico de la Academia China de Ciencias, experto en aprendizaje automático)

Como académico de la Academia de Ciencias de China y experto en aprendizaje automático, Gong ha logrado logros notables en el campo de la inteligencia artificial. Se ha comprometido a aplicar la tecnología de aprendizaje automático a diversos campos y ha realizado importantes contribuciones al desarrollo de la sociedad humana. Este artículo presentará el camino de exploración de Gong, desde su experiencia académica, la dirección de la investigación hasta pasos operativos específicos, y presentará a los lectores el proceso de crecimiento de un experto en aprendizaje automático.

1. Experiencia académica

Gong obtuvo una licenciatura en informática y tecnología de la Universidad de Pekín en 1991 y un doctorado en informática de la Universidad de California, Berkeley. 1996. Anteriormente trabajó en Microsoft Research Asia y la Universidad de Stanford, y se unió al Instituto de Automatización de la Academia de Ciencias de China en 2015. Las direcciones de investigación incluyen principalmente aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y otros campos.

2. Direcciones de investigación

Las direcciones de investigación de Gong involucran muchos campos, entre los cuales el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son los más destacados. Los resultados de su investigación en estos dos campos se utilizan ampliamente en el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la interacción inteligente y otros campos. Los resultados de su investigación gozan de gran reputación a nivel internacional y ha ganado numerosos premios a los mejores trabajos en las principales conferencias académicas internacionales.

3. Pasos de la operación

1. Comprender los conceptos y principios básicos del aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje semisupervisado.

2. Aprender lenguajes de programación y frameworks de aprendizaje automático, como Python y TensorFlow.

3. Dominar las habilidades de procesamiento de datos e ingeniería de funciones, incluida la limpieza de datos, el preprocesamiento de datos y la selección de funciones.

4. Elegir algoritmos y modelos de aprendizaje automático adecuados, como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, etc.

5. Realizar entrenamiento y optimización del modelo, incluido el ajuste de hiperparámetros y la validación cruzada.

6. Evaluar y probar el modelo, incluyendo precisión, recuperación y F1.

7. Aplicar modelos de aprendizaje automático para resolver problemas prácticos, como clasificación de texto, reconocimiento de imágenes, sistemas de recomendación, etc.