6月18日下午，“商學大講堂”系列學術講座第161講在商學院116報告廳舉行。中科院數學與系統科學研究院、預測中心張新雨研究員應邀作題為“COVID-19 Pandemic Forecasting in Europe: A Transfer Learning with Weights Model Averaging Approach”的學術講座。錢吳永副院長主持本次講座，商學院教師和各專業研究生參加了本次講座。
張新雨研究員從模型平均方法綜述、遷移學習方法和歐洲疫情預測三個部分進行講解。首先，張新雨研究員用“不要把雞蛋放在一個籃子裡”這樣一句俗語生動形象地解釋了為什麼要運用模型平均方法，模型平均方法是降低單個模型預測風險的有效方法，并系統介紹了模型平均方法的基本思想，以及模型平均方法的主要研究進展和已取得一些重要進展。随後，張新雨研究員介紹遷移學習（Transfer Learning）的概念：遷移學習是一種機器學習方法，是把一個領域（即源領域）的知識，遷移到另外一個領域（即目标領域），使得目标領域能夠取得更好的學習效果，它在語言學、醫學、生物學、統計學等領域均有應用。同時，他強調在一些學習任務中有一些特征是個體所特有的，這些特征不可以遷移；而有些特征是在所有的個體中具有貢獻的，這些可以進行遷移；并介紹了基于遷移學習的模型平均方法主要思想。最後，張研究員分享了其團隊在歐洲新冠疫情預測中取得的一些成果，實證結果表明TL-MA優于其他單遷移學習模型，能夠提供準确和穩定的預測。
講座最後，張新雨研究員與我院師生就研究樣本的選取、疫情防控措施的影響，遷移模型選取分組的機理等問題進行了讨論交流。本次講座，對提高學院師生對模型平均等相關理論研究前沿的把握大有裨益，也将對部分研究生開展預測理論與方法研究提供前瞻的理論指導，也将進一步推動學院師生加強與國内一流學者的學術交流與合作。
講座現場
張新雨研究員作講座
當前位置: