DHKT

Sinh viên Khoa Thống kê - Tin học giao lưu cùng GS Rodica Lung về Machine Learning

27/04/2023

Trong khuôn khổ Chương trình trao đổi học giả với trường đối tác, sáng ngày 26/4, sinh viên Khoa Thống kê - Tin học đã có buổi trao đổi với GS. Rodica Lung, Khoa Thống kê, Dự báo và Toán, Trường Đại học Babes-Bolyai (Rumani) với chủ đề “Scientific research methods and applied Machine Learning Algorithms” (tạm dịch: Phương pháp nghiên cứu khoa học và thuật toán học máy ứng dụng).


Gặp các bạn sinh viên, GS. Rodica Lung gửi lời chào đến các bạn sinh viên Khoa Thống kê - Tin học, bà rất vui mừng khi được gặp mặt và trao đổi cùng các bạn qua bài giảng lần này. Theo GS. Rodica Lung, lĩnh vực học máy được nhiều người quan tâm và nói đến, chính vì vậy, sẽ có nhiều câu chuyện thành công liên quan đến học máy. Diễn giả trình bày quan điểm độ chính xác mà thuật toán có thể học từ một loại cụ thể và khối lượng dữ liệu, độ mạnh của thuật toán đối với các lỗi trong mô hình hóa của nó giả định hoặc lỗi trong dữ liệu đào tạo, khả năng thiết kế một thuật toán hiệu quả và thành công dựa trên một vấn đề học tập nhất định. Hơn nữa, GS. Rodica Lung cho rằng, không được bỏ qua việc bảo vệ quyền riêng tư bắt nguồn từ dữ liệu được xử lý bởi các thuật toán ML. Ngoài ra, để tạo ra các hệ thống thực sự được chấp nhận, điều quan trọng không kém là sự chú ý của xã hội được dành cho sự tương tác giữa con người và AI, do đó để cải thiện khả năng giải thích, tính minh bạch và hộp đen cho người dùng dự định của họ.


GS. Rodica Lung trình bày các vấn đề liên quan đến Machine Learning học máy

Theo GS. Rodica Lung, thực tiễn tốt nhất để đánh giá mô hình dựa trên 2 điểm đó là: Kết quả xác thực thống kê và Trình phân loại tập dữ liệu làm Mô hình điều khiển. Cuối cùng, GS. Rodica Lung đã đưa ra một số bài học để làm khoa học dữ liệu tốt hơn đó là: Mặc dù họ đồng ý rằng các phương pháp phổ biến trong nghiên cứu ứng dụng học máy đã tạo ra thành công lớn, nhưng điều đó không có nghĩa là chúng ta không nên tiếp tục phấn đấu để làm tốt hơn. Cần áp dụng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn về phân tích thống kê, kiểm tra và ghi lại bộ dữ liệu, và so sánh kết quả với các mô hình null. Ngoài ra, bà cũng khuyến khích sự phát triển của các chuẩn mực và thái độ văn hóa cần thiết bằng cách đặt những câu hỏi này trong quá trình đánh giá ngang hàng, đặt chúng cho những người dẫn đầu dự án và đưa ra cam kết cá nhân của bạn cho họ biết. Ngay cả khi mọi người không quan tâm đến câu hỏi của bạn, việc nêu ra và bình thường hóa chúng như một điểm thảo luận là bước quan trọng đầu tiên.



Các bạn sinh viên quan tâm, đặt nhiều câu hỏi trao đổi cùng diễn giả

Sau phần trình bày của GS. Rodica Lung, các sinh viên cũng đặt ra nhiều câu hỏi về phương pháp mới để cải thiện độ tin cậy của dữ liệu và tầm quan trọng của nghiên cứu học máy mang lại trong cộng đồng. Các bạn sinh viên rất hào hứng khi được khám phá một lĩnh vực mới, điều này sẽ mang lại nhiều hữu ích trong học tập cũng như hiểu rõ hơn về ngành nghề của mình.


TS. Hoàng Thị Thanh Hà tặng quà và gửi lời cảm ơn đến diễn giả

TS. Hoàng Thị Thanh Hà - Phó trưởng Khoa Thống kê - Tin học gửi lời cảm ơn đến diễn giả GS. Rodica Lung, đồng thời hi vọng rằng, trong thời gian đến, GS. Rodica Lung sẽ dành nhiều thời gian hơn đến trao đổi và trình bày nhiều bài giảng hữu ích cho sinh viên Khoa Thống kê - Tin học.





Theo Trung tâm CNTT&TT