中国科学技术大学丁虎教授前来德清阿尔法创新研究院作报告

7月2日下午在德清阿尔法创新研究院一楼会议室，中国科学技术大学丁虎教授为研究院作题为“Data-dependent Coreset for Large-scale, Robust, and Dynamic Machine Learning”的学术报告。随着大数据的快速发展，许多机器学习任务都面临着大规模、高噪声的数据集。Coreset是一种流行的数据压缩技术，已经得到了广泛的研究。然而，大多数现有的coreset方法都是依赖于问题的，不能作为一个通用工 具用于更广泛的应用。其中一个关键的障碍是，他们往往依赖于伪维数和总灵敏度界，很难获得。此外，现有的coreset方法对异常值非常敏感，无法在数据插入和删除的动态环境中有效地构造。在报告中，丁虎教授介绍了一个新的与数据相关的核心集构建框架，它适用于许多流行的优化目标，如k-means/中值聚类、Lasso、Ridge、Logistic回归和高斯混合模型。并且，这个框架还可以有效地处理异常值和动态更新。本次报告会， 研究院理事长李向阳也参与其中。报告期间，研究院所有员工和教授进行了热烈的讨论，取得了圆满成功。

丁虎教授介绍：丁虎，男，出生于1986年12月。2009年本科毕业于中山大学数学系，2015年博士毕业于美国纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系。曾任美国密歇根州立大学计算机科学与工程系（tenure-track）助理教授，博士生导师，独立指导两名博士生。现为中科大计算机学院特任教授，博士生导师。已在知名国际会议和期刊上发表29篇文章。其中作为第一作者的科研成果发表在SODA、SoCG等算法理论，以及NIPS、ICML、AAAI、CVPR、MobiHoc等应用领域的国际顶级会议。多次受邀担任国际知名会议、期刊的审稿人或程序委员会成员。作为计算机算法方向的专家，曾受邀参加美国科学基金的项目评审工作。

主要讲授课程：算法设计和数据结构，几何算法在机器学习中的应用
主要奖项：
1. 2017年获美国科学基金CRII Award（被视为Pre-CAREER Award用于资助全美处于职业生涯前两年的杰出tenure-track助理教授，近几年全美每年在计算机算法理论 Algorithmic Foundations (AF)方向的获得者只有4位）。
2. 2015-2016年获加州伯克利大学和清华大学联合颁发的西蒙斯奖学金（Simons-Berkeley Research Fellowship），用于资助世界范围的****计算机****（每学期全球的入选者一般不超过16位）。
3. 2015年获纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系最佳博士毕业论文。
主要论著：
[01] Hu Ding, Jinhui Xu:FPTAS for Minimizing the Earth Mover's Distance Under Rigid Transformations and Related Problems. Algorithmica 78(3): 741-770 (2017) （算法方向知名期刊）
[02] Hu Ding, Jing Gao, Jinhui Xu:Finding Global Optimum for Truth Discovery: Entropy Based Geometric Variance. Symposium on Computational Geometry 2016: 34:1-34:16 （计算几何方向顶级会议）