• Viện Tiến tiến về Kỹ thuật và Công Nghệ (AVITECH)

  • Xê-mi-na khoa học

    28/06/2022: TS. Lê Đức Trọng (ĐH Công nghệ, ĐHQGHN), Reliable Machine Learning: Concepts, Approaches and Challenges

    In supervised learning, researchers often discover underlying patterns from a training dataset using ML algorithms. They expect that these patterns could be exploited to facilitate the prediction task on unseen/future data. This expectation maybe met once there exists an i.i.d distribution among seen and unseen dataset. However, it is not always true in various real-life scenarios. In some cases, the performance on training/validation set is pretty good (> 90%) while it is below the acceptant threshold in the testing/unseen set. Another case, the prediction on future data is first working well, but later becomes unreasonable. These problems raise critical questions on the reliabity of the predictive models, e.g., could we completly be confident on the prediction? How to evaluate their reliablity? How to enhance the their reliablity? If the model is unreliable, it is not applicable in resolving real-life tasks. In this talk, the presenter will give a brief introduction about reliable machine learning including basic concepts, challenges and several practical approaches.

    Speaker: TS. Lê Đức Trọng, ĐH Công nghệ, ĐHQGHN

    Time: 15:30, Tuesday, June 28, 2022

    Venue: Webinar

    speaker

    Dr Le Duc Trong is currently a lecturer at University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi. He received his bachelor degree in Information Technology from VNU-UET (2011); PhD degree in Information Systems from Singapore Management University (2019). His research interest focuses on recommendation systems, reliable machine learning and social/web mining. His papers are published in the proceedings of top-tier conferences such as AAAI, IJCAI, COLING, ACMM. Beside academic activities, he is also a key member in a number of industrial AI projects in various domains funded by companies and organizations.

    Cùng chuyên mục

    11/04/2024: TS. Đặng Trần Bình (Bộ môn Khoa học máy tính), Tương tác giữa thông tin chủ đề và Thông tin ngữ cảnh cho việc biểu diễn văn bản

    Trong hầu hết các ứng dụng, việc hiểu và biểu diễn văn bản luôn đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là trong xử lý tự động. Cùng với các đặc điểm bề mặt của từ, thông tin về chủ đề rất có ý nghĩa và cần thiết để cung cấp ý nghĩa ngữ cảnh […]

    11/04/2024: PGS.TS. Hoàng Văn Xiêm (Bộ môn Kỹ thuật Robot), Tương tác Người – Robot: Thách thức và cách tiếp cận mới

    Công nghệ Robot đã và đang đóng vai trò quan trọng việc định hình sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Cùng với trí tuệ nhân tạo – AI, công nghệ Robot mang lại nhiều cải tiến cho lĩnh vực tự động hóa nói riêng và các hoạt động phát triển kinh […]

    07/03/2024: Nguyễn Văn Phi (Viện Trí tuệ nhân tạo), Mô hình tạo sinh cho dữ liệu y tế

    Một trong những vấn đề lớn của xử lý ảnh y tế là việc thiếu hụt dữ liệu gắn nhãn do chi phí, thời gian và sự sai lệch trong nhãn của các chuyên gia. Mô hình phân tán (Diffusion models) có khả năng sinh dữ liệu một cách chân thực bằng cách mô phỏng […]