學(xué)科前沿講座心得

　　當我們受到啟發(fā)，對生活有了新的感悟時(shí)，常�？梢詫⑺鼈儗�(xiě)成一篇心得體會(huì )，這樣我們就可以提高對思維的訓練。那么心得體會(huì )怎么寫(xiě)才恰當呢？下面是小編收集整理的學(xué)科前沿講座心得，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

學(xué)科前沿講座心得1

　　機器學(xué)習和數據挖掘這些年一直是計算機應用方面研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)，首先要了解什么是數據挖掘，簡(jiǎn)單地說(shuō)，數據挖掘是從大量數據中提取或"挖掘"知識。我一直對這方面的知識頗感興趣，這學(xué)期學(xué)院開(kāi)設的學(xué)術(shù)前沿講座的課程，很有幸聽(tīng)到了文益民教授對于自己在機器學(xué)習和數據挖掘方面研究的講座，讓我對這些知識有了深入淺出的理解，受益匪淺。

　　12月5號，文益民教授做了題為“大規模數據的分類(lèi)”的講座，在講座的最開(kāi)始，文教授提到了戈登·德萊頓《學(xué)習的革命》一書(shū)，皆在指導我們如何積累知識如何思考如何學(xué)習如何去做研究，具有拋磚引玉的指導意義。在這之后，又對了解機器學(xué)習和數據挖掘首先要了解的知識做了簡(jiǎn)要的說(shuō)明，比如對于問(wèn)題的分類(lèi)是分為線(xiàn)性問(wèn)題和非線(xiàn)性問(wèn)題；比如聚類(lèi)的含義是將物理或抽象對象的集合分成由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的`過(guò)程；比如對于這個(gè)世界上計算機的分類(lèi)可以只分成工人（maker）和思考者（thinker）兩類(lèi)。至此正式進(jìn)入問(wèn)題的討論。

　　對于這次講座，文教授從四個(gè)方面進(jìn)行了講授。第一，實(shí)際應用中的大規模數據分類(lèi)問(wèn)題。第二，大規模數據給機器學(xué)習帶來(lái)的挑戰。第三，大規模數據分類(lèi)算法的研究。第四，展望發(fā)展前景。文教授主要是在第三點(diǎn)中做了很多工作也取得了可喜的成績(jì)。

　　在機器學(xué)習的實(shí)際應用中，大規模數據分類(lèi)問(wèn)題一般會(huì )應用在以下幾個(gè)方面，在高速高精度的工業(yè)圖像檢測方面，在專(zhuān)利分類(lèi)方面，在生物信息數據快速增長(cháng)方面，在支持向量機參數選擇方面。

　　大規模數據給機器學(xué)習帶來(lái)的問(wèn)題有：

　　1、算法一般不是收斂太慢就是難以收斂，訓練時(shí)間過(guò)長(cháng)。

　　2、海量數據無(wú)法一次裝入內存。

　　3、算法可靠性得不到保證。

　　4、已經(jīng)訓練好的學(xué)習器遇到心得訓練樣本時(shí)需要重新訓練。

　　在最重要的部分，文教授提到了幾個(gè)重要的研究方法，包括算法，這里面包含有：

　　1、基于并行計算的算法。

　　2、以并行計算方法求解工作集方法中每個(gè)迭代步中二次規劃的子問(wèn)題。

　　3、meta-learning，最小最大模塊化支持向量機以及快速模塊化支持向量機。

　　4、cluster-svm，cluster-based-svm，cascade-svm。文教授在第三和第四點(diǎn)中都有自己的工作和貢獻，在第三點(diǎn)中，他提出了分類(lèi)面拼接算法，在第四點(diǎn)中，提出了分層并行支持向量機訓練算法。對于分類(lèi)面拼接算法我進(jìn)行了比較仔細的了解，并下載閱讀了文教授于20xx年3月份在湖南大學(xué)學(xué)報上發(fā)表的論文“基于分類(lèi)面的快速模塊化支持向量機研究”，對于分類(lèi)面拼接算法有了初步的研究，下面說(shuō)說(shuō)我對這個(gè)算法的理解。

　　信息采集和信息處理技術(shù)的快速發(fā)展導致了諸如公共健康數據、信用交易數據、國家經(jīng)濟普查數據、網(wǎng)絡(luò )文本數據和地理信息數據等大規模數據集的產(chǎn)生。由于訓練時(shí)間很長(cháng)和空間需求很大，現有的大多數機器學(xué)習算法很難被直接用于大規模數據的機器學(xué)習。

　　這個(gè)算法是針對大多數現有的機器學(xué)習算法處理大規模問(wèn)題時(shí)需要的訓練時(shí)間很長(cháng)和存儲空間很大的難點(diǎn)而提出的，英文名是psfnrsvms，

　　在訓練階段，psfm2svms采用一簇平行超平面對大規模問(wèn)題實(shí)施軟劃分，然后針對每個(gè)子問(wèn)題并行訓練支持向量機。在測試階段，測試樣本坐落于哪個(gè)子問(wèn)題所在空間中，就由該子問(wèn)題訓練的支持向量機給出判別結果。在4個(gè)大規模問(wèn)題上的實(shí)驗表明:與采取硬劃分的快速模塊化支持向量機(fm2svms)相比，軟劃分能夠使psfm2svms得到更加光滑的分類(lèi)面，因而ps2fm2svms的泛化能力較高。在不增加訓練時(shí)間的條件下，psfm2svms減少了由于訓練集分割導致的分類(lèi)器泛化能力下降。

　　支持向量機方法的本質(zhì)是在訓練集的一個(gè)高維像空間中尋找最大間隔分類(lèi)超平面，這個(gè)分類(lèi)超平面對應于訓練集所在空間的一個(gè)光滑曲面。如果采用訓練集分割的方法，將這個(gè)光滑曲面分段求出，然后進(jìn)行連接，就可以得到這個(gè)光滑曲面的近似曲面。

學(xué)科前沿講座心得2

　　聽(tīng)了幾位老師所講的學(xué)科先沿講座，我的感想頗多。尤其是對林林老師的《智慧時(shí)代中的挑戰與機遇》頗有感觸。下面我談?wù)勛约和ㄟ^(guò)聽(tīng)講，查資料，經(jīng)過(guò)思考后對這一問(wèn)題的理解。當今的信息新技術(shù)主要包括這么幾類(lèi)，即新息安全新技術(shù)：主要包括密碼技術(shù)、入侵檢測系統、信息隱藏技術(shù)、身份認證技術(shù)、數據庫安全技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )容災和災難恢復、網(wǎng)絡(luò )安全設計等。信息化新技術(shù)：信息化新技術(shù)主要涉及電子政務(wù)、電子商務(wù)、城市信息化、企業(yè)信息化、農業(yè)信息化、服務(wù)業(yè)信息化等。軟件新技術(shù)：軟件新技術(shù)主要關(guān)注嵌入式計算與嵌入式軟件、基于構件的軟件開(kāi)發(fā)方法、中間件技術(shù)、數據中心的建設、可信網(wǎng)絡(luò )計算平臺、軟件架構設計、soa與ria技術(shù)、軟件產(chǎn)品線(xiàn)技術(shù)等。網(wǎng)絡(luò )新技術(shù)：網(wǎng)絡(luò )新技術(shù)包括寬帶無(wú)線(xiàn)與移動(dòng)通信、光通信與智能光網(wǎng)絡(luò )、家庭網(wǎng)絡(luò )與智能終端、寬帶多媒體網(wǎng)絡(luò )、ipv6與下一代網(wǎng)絡(luò )、分布式系統等。計算機新技術(shù)：計算機新技術(shù)主要關(guān)注網(wǎng)格計算、人機接口、高性能計算和高性能服務(wù)器、智能計算、磁存儲技術(shù)、光存儲技術(shù)、中文信息處理與智能人機交互、數字媒體與內容管理、音視頻編/解碼技術(shù)等。

　　大膽的預測一下計算機技術(shù)往下怎么發(fā)展，因為形勢明白了，歷史規律搞清楚了，需求也明白了，該怎么做呢？我大膽做這么一個(gè)發(fā)言，中國計算機界必須把握機遇迎接挑戰�？匆幌绿幚砥鞣矫嬖撛趺醋�，上個(gè)世紀我們關(guān)心的是每秒種可以完成多少指令，處理的速度。后來(lái)發(fā)現不對，應該做高性能的處理器，每花掉一塊錢(qián)可以處理多少能力，重要的是功耗要低，然后是無(wú)線(xiàn)，是互聯(lián)，我們更關(guān)心消耗每瓦功率處理能力是多少，大家關(guān)心的點(diǎn)開(kāi)始轉移，從每秒處理能力，關(guān)心到每塊買(mǎi)到多少處理能力，到最后消耗每瓦功耗有多少能力。在處理結構上面有什么變化，從上世紀70年代左右，人圍著(zhù)計算機轉，每個(gè)單位只要很好就有一個(gè)漂亮的機房，大家圍著(zhù)機房轉，算題是通過(guò)一個(gè)小窗口把題遞進(jìn)去，過(guò)一段時(shí)間里面算好，把題遞出來(lái)。那時(shí)候一切圍繞cpu轉，所以那時(shí)候cpu當之無(wú)愧，我的處理器是中心所以叫cpu。再往下可以看到計算機圍著(zhù)人轉，我們口袋里的手表等一切一切，人走到哪里，計算裝備圍著(zhù)我來(lái)轉，在機器內部不是圍著(zhù)cpu轉，而是圍著(zhù)存儲期，i/o，通道轉，因此不能光搞cpu，比如出現pim等新的名稱(chēng)，所以我們應該與時(shí)俱進(jìn)。從cpu，c要改成無(wú)處不在的處理單元。

　　網(wǎng)絡(luò )將怎么發(fā)展，我們在上個(gè)世紀70年代所關(guān)心的就是互聯(lián)互通互操作，在這兒不是講互聯(lián)互通互操作不重要，它是一個(gè)基礎絕對重要，關(guān)心這個(gè)是數據和控制信號的傳遞，數據和控制信號可以傳過(guò)去。做了一些日子以后發(fā)現，需求不僅僅是這個(gè)，我們要提高網(wǎng)絡(luò )的帶寬，我們關(guān)心是信息溝通和處理能力的增強，光把信號傳過(guò)去是不是可以處理好呢？再往下又是怎樣的？我們應該關(guān)心網(wǎng)上有這些信息，有這么多人用，是動(dòng)態(tài)的變化，所以我們要關(guān)心信息融合、信息確認等。要把消息傳給該給的人，該給的時(shí)間，該給的地方，該給的人，傳正確的東西，這個(gè)變化不承認不行的，以往包括我個(gè)人在內，我和我同事們宣揚，看我家里環(huán)境，辦公室環(huán)境，我計算機有多少能力聯(lián)網(wǎng)，這已經(jīng)過(guò)去了。下面關(guān)心的是這個(gè)網(wǎng)絡(luò )具有多少計算個(gè)算計的能力，算計要做推理更難，再往下要面對什么問(wèn)題？我的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境怎么樣有非常強的資源按需聚合，人機協(xié)同工作的協(xié)調能力，體系結構將怎么發(fā)展，70年代的時(shí)候，大家做體系結構設計，費勁腦筋是在計算機內挖掘可能的潛力，處理可能的矛盾，搞體系結構的人，什么是好的所長(cháng)，廠(chǎng)長(cháng)，它的學(xué)問(wèn)是處理輕重緩急，這件事應該放得下，哪件事應該要處理，所以好的應該處理刪、增、減、抑、揚，在這種情況下發(fā)現，我們設計在機群中挖掘和平衡，我們要在網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下怎么做挖掘和平衡，因為系統給人用的，機器的.環(huán)境，是給銷(xiāo)售人員，管理者用的，所以把協(xié)同工作做好，就要驗證，所以從hpcs變成hpce，我們需要的不是高性能，需要的是生產(chǎn)力可用性，中國科學(xué)家預感比較早，因此1997年再一次會(huì )上，就決定當前做clieitserver，之后做cluster，之后做networking，之后是vse，基于網(wǎng)絡(luò )的虛擬服務(wù)含量是未來(lái)體系結構的發(fā)展方向。這是1997年8月25號，到1998年的時(shí)候，世界有名的計算機科學(xué)家isea發(fā)表了grid專(zhuān)著(zhù)，我們要把grid定位了，而是要考慮你究竟想干什么？我們做一個(gè)好的系統，必須要看到定位準確，你在這個(gè)坐標上關(guān)于服務(wù)，你是要做計算服務(wù)，還是數據服務(wù)，還是應用服務(wù)，還是信息服務(wù)，還是知識服務(wù)，還是實(shí)用的服務(wù)。如果明確了你的目標，你的技術(shù)就明確，你的評價(jià)指標就明確了。如果要做信息服務(wù)，你就要了解你處的信息是多大一塊，這件事很重要，不能殺雞用牛刀，也不能殺牛用雞刀，如果系統力度大小這么大，最后生產(chǎn)的問(wèn)題，究竟打算怎么交帳，是向投錢(qián)的單位交一個(gè)概念的設計，不是不可以的，還是交一個(gè)機理的設計，還是規則的設計，還是方法的設計，如果明確了，你的技術(shù)方案就明確了，你的機理就明確了，如果選定的方法層，你系統就要定位在這里，位置定對就滿(mǎn)足正確的需求。

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