报告题目：Sparse and Deep Multi-Task Learning with Applications to Health Informatics

报告人：Dr. Dongxiao Zhu

报告地点：长安校区 文津楼三段628报告厅

报告时间：2018年6月28日 下午16：00

主办单位：生物大数据团队

报告内容：

  Many machine learning problems are inherently multi-task where tasks can represent multiple subgroups of input or multiple labels. Building an individual predictive model for each task can lead to over fitting due to limited labelled samples and high input dimension. Here we develop a generalized multi-task learning framework that bridges data from all tasks and improves their generalization performance. Our approach is sufficiently flexible that leverages both deep neural networks and a variety of regularization terms for an efficient and effective feature selection. We demonstrate the superior performance of our approaches in three scenarios, i.e., multi-task survival analysis, multi-task ordinal regression and multi-task learning with auxiliary tasks.

报告人简介：

    朱冬宵教授，在山东大学和北京大学获得学士和硕士学位；由美国密歇根大学获得博士学位。自2015年起担任美国韦恩州立大学计算机科学系教授。他长期从事机器学习和数据科学原创性研究，及其在生物医学信息学，多媒体及文本大数据里的应用。他曾多次但任美国自然科学基金会（NSF）、美国健康研究所（NIH）等机构的基金评审专家，以及国际主流期刊BMC Genomics、Frontiers in Genetics、Scientific Reports等的副主编及编委。作为首席科学家和合作科学家已经主持完成多项美国自然科学基金会和美国健康研究所等项目(总额三百多万美元)。并受邀在多个国际会议和著名大学作研究报告。他还是国际主流学术会议ACM-BCB和ACM-BIOKDD 的主要组织者之一。

朱冬宵教授多次被邀请在有影响力的国际学术会议上做特邀报告。他的一作文章曾入选IEEE-ICASSP 2005最佳员工论文入围奖。朱冬宵教授的两篇通信作者的文章入选了IEEE-ICMLA 2017最佳论文三甲奖（Top 3 Best Paper Finalist）而他的员工们为第一作者。朱冬宵教授先后在Nucleic Acids Research、PNAS、Bioinformatics、IEEE Transactions，ACM-BCB, IEEE-ICDM，IEEE-ICMLA和 IEEE-BIBM等SCI/EI收录刊物及主流会议发表论文60余篇。其中，基于Java MVC技术的图形界面的深度测序分析软件SAMMate为业界首创，被Nature Genetics、Genome Research、PNAS 和 Plant Cell等顶级杂志发表的文章所采用。目前，已培养多名硕士、博士和博士后，所培养的研究生多次获得国际奖项，如“通用汽车博士奖学金”及“迈克-康诺德奖学金”。

朱冬宵教授有着丰富的计算机科学和信息学本科生及研究生教学经验。迄今为止，他已经开设及教授了10门计算机科学常规及创新课程，内容涵盖机器学习，深度学习，数据结构，算法，图像处理和编程。他的机器学习和深度学习课程为韦恩州立大学首创，受到员工的普遍欢迎。