Seminar “Các cách tiếp cận xây dựng mô hình dự báo hoặc bộ phân lớp trên các tập dữ liệu lớn”

Seminar “Các cách tiếp cận xây dựng mô hình dự báo hoặc bộ phân lớp trên các tập dữ liệu lớn”

Ngày 15/12, Khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Trường Đại học CMC đã tổ chức seminar với chủ đề “Các cách tiếp cận xây dựng mô hình dự báo hoặc bộ phân lớp trên các tập dữ liệu lớn” do PGS.TS Đỗ Văn Thành – Giám đốc chương trình Công nghệ Thông tin trình bày.

Tham dự buổi hội thảo, về phía Trường Đại học CMC có PGS.TS. Nguyễn Thanh Tùng – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học CMC; PGS.TS Bùi Thu Lâm – Chủ tịch Hội đồng Chuyên môn Khoa; PGS.TS Đỗ Văn Thành – Giám đốc Chương trình Đào tạo Công nghệ Thông tin, Phó Chủ tịch Hội đồng Chuyên môn Khoa. Hội thảo cũng có sự tham dự của PGS.TS. Lê Hoàng Sơn – Viện CNTT Đại học Quốc gia Hà Nội, TS. Trần Mạnh Tuấn – Trường ĐH Thủy Lợi, TS. Lê Minh Tuấn – Học viện Hành Chính Quốc Gia, TS. Nguyễn Quang Trung – Học viện Thanh Thiếu niên, ThS. Trần Tuấn Toàn – Trường ĐH Thăng Long, ThS. Cù Nguyên Giáp – Trường ĐH Thương Mại, ThS. Nguyễn Hồng Tân – Trường ĐH CNTT-TT, ĐH Thái Nguyên, ThS. Phùng Thế Huân – Trường ĐH CNTT-TT, ĐH Thái Nguyên, ThS. Lê Trường Giang – Trường ĐH Công nghiệp, thầy Nguyễn Khánh Tùng – khoa CNTT Đại học Điện lực và các giảng viên đến từ các Trường Đại học tại Hà Nội, các chuyên gia, nhà nghiên cứu, nhà khoa học quan tâm đến chủ đề báo cáo. Đây là một trong các chuỗi hoạt động thường kỳ của Khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông nhằm tăng cường trao đổi, chia sẻ các kết quả nghiên cứu. 

Mở đầu buổi seminar PGS.TS Đỗ Văn Thành trình bày tóm tắt các cách tiếp cận chủ yếu để xây dựng mô hình dự báo/bộ phân lớp trên các tập dữ liệu lớn, bao gồm: Học sâu mạng Notron, Sử dụng kỹ thuật giảm chiều; cách tiếp cận Mapreduce và các phương pháp bagging và boosting. Nội dung của buổi seminar tập trung sâu hơn vào cách tiếp cận sử dụng kỹ thuật giảm chiều.

Bên cạnh đó, seminar tập trung giới thiệu các khoảng trống nghiên cứu và cách tiếp cận của diễn giả trong việc xây dựng các mô hình dự báo/bộ phân lớp trên các tập dữ liệu lớn bằng sử dụng kết hợp các kỹ thuật giảm chiều với phương pháp bagging hoặc boosting; sử dụng kết hợp cách tiếp cận Mapreduce và tích hợp các cơ sở tri thức. Ngoài ra, báo cáo cũng giới thiệu nhanh một số kết quả nghiên cứu ban đầu của diễn giả nhằm giải quyết một số khoảng trống nghiên cứu.

Sau phần trình bày của các báo cáo viên, thành viên tham dự buổi seminar đã có những thảo luận sôi nổi xoay quanh chủ đề. Buổi seminar là cơ hội trao đổi học thuật, cập nhật, cung cấp thêm nhiều kiến thức mới, chuyên sâu về các vấn đề cấp thiết thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin hiện nay. Kết quả thảo luận của buổi seminar làm cơ sở để định hướng, xác định chiến lược khoa học công nghệ của khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông trong thời gian tới.

 

Leave your thought here