Seminar: Ứng dụng Học máy phân tích dữ liệu kinh tế

Thời gian: 14h-15h30 (thứ 5) ngày 23/2/2017, Room 1 - K1

Người trình bày: TS. Nguyễn Thanh Tùng

Nội dung trình bày: "Ứng dụng Học máy phân tích dữ liệu kinh tế"

- Học máy (Machine learning-ML) là mô hình hóa dữ liệu bằng máy tính, ML cùng dữ liệu lớn (Big data) đang là trào lưu mới trên thế giới và có rất nhiều ứng dụng trong y học, thủy lợi, giao thông, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nông nghiệp và kinh tế học. Trong phân tích dữ liệu kinh tế, các phương pháp thống kê mô tả thường được sử dụng để phân tích tương quan, kiểm định giả thuyết để diễn giải kết quả, tuy nhiên Học máy sẽ hướng đến việc xây dựng các mô hình máy tính từ dữ liệu quan sát để tiên lượng hoặc phân loại dữ liệu trong tương lai.

- Bài nói này trình bày khái niệm về ML và ứng dụng chúng cho bài toán kinh tế nhằm kết nối các nhà nghiên cứu CNTT và kinh tế học. Một số kinh nghiệm thiết kế thí nghiệm nghiên cứu trên môi trường R và các kết quả đã công bố sẽ được chia sẻ. 

 

Thông tin về người trình bày:

TS. Nguyễn Thanh Tùng hiện đang là giảng viên tại Khoa CNTT-Trường Đại học Thủy Lợi. TS. Tùng tốt nghiệp ngành Tin học năm 1998 và nhận bằng Thạc sỹ ngành CNTT năm 2004 cùng tại Đại học Quốc Gia HN, năm 2014 TS. Tùng nhận học vị Tiến sỹ tại Viện Công nghệ tiên tiến Thâm Quyến (SIAT), Viện Khoa học Trung Quốc (CAS). Hướng nghiên cứu chính bao gồm trí tuệ nhân tạo, các mô hình học máy thống kê và ứng dụng, nhận dạng mẫu, khai thác dữ liệu, một số bài toán phân loại, hồi quy với dữ liệu có số chiều lớn, v.v.

TS. Tùng đã chủ nhiệm và tham gia trên 20 đề tài khoa học và các dự án ứng dụng CNTT, trong đó có 5 đề tài khoa học cấp Bộ và 01 đề tài NAFOSTED về các phương pháp học máy tiên tiến cho bài toán thị giác máy, TS. Tùng đã công bố trên 20 bài báo tại các tạp chí hoặc hội nghị trong nước và quốc tế, trong đó có những tạp chí uy tín như Machine Learning (Springer), Genomics (BMC), PAKDD.