机器学习与数据挖掘研究所 (LAMDA)
团队编号：10256
工作单位：南京大学
单位类型：985系统院所、211系统院所
研究方向：本团队近五年来关注机器学习领域以下核心关键问题：
(1)学件：计算机有“硬件”、“软件”，周志华教授在2016年提出，未来可能会出现“学件”。在学件范式下，大量机器学习关键问题得到系统性解决，例如无需大量训练数据即可获得专家级性能、避免灾难性遗忘、解决数据隐私阻碍经验分享的问题等。
(2)面向开放环境的机器学习：传统机器学习研究通常面向封闭静态的环境，然而在现实中，数据往往在开放环境下收集，学习要素可能发生改变。针对开放环境中数据分布、标记类别、属性空间等学习要素发生改变的场景，建立其理论基础，设计相应的方法，为前沿领域提供支撑。
(3)流数据机器学习：传统机器学习通常假设数据批量收集完全，再进行模型训练，而流数据具有“数据流量激增、环境要素变化、学习资源受限”等特性，导致传统批量学习模式难以在有限时间内吞吐所有数据，无法实时响应。研究为流数据分析提供理论支撑，发展相应技术体系。
数据知识双驱动的机器学习：对于可信可解释要求高的领域，机器学习受到严重制约。而知识驱动的逻辑推理善于利用规则知识，具有可信可解释保障。而二者之间存在巨大鸿沟。团队提出“反绎学习”范式，有效融合机器学习与逻辑推理、使二者能够协同工作。
服务产业领域：
电子信息
参加活动：
第二届江苏产学研合作对接大会
LAMDA (Learning And Mining from DatA) 团队隶属于南京大学计算机软件新技术国家重点实验室, 南京大学人工智能学院和南京大学计算机科学与技术系。团队负责人是周志华教授。主要研究方向包括机器学习、数据挖掘、模式识别、信息检索、演化计算、神经计算等领域。
团队负责人周志华教授是南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长，计算机软件新技术全国重点实验室常务副主任，校学术委员会委员，国家基金委创新群体负责人，著有《机器学习》《集成学习：基础与算法》等，多项发明技术在华为等重点企业转化实施，主持国家重点研发等项目获评优秀，并在某重大任务中为自主某关键核心技术突破做出贡献。第一完成人成果两次获国家自然科学二等奖、三次获教育部自然科学一等奖，并获得IEEE 计算机学会技术成就奖、CCF 王选奖、首届CCF-ACM 人工智能奖等。2003 年获国家杰出青年科学基金，2006年入选教育部长江学者特聘教授，2019 年入选欧洲科学院院士，是ACM、AAAI、AAAS、IEEE 等的Fellow，亚洲机器学习大会发起人，Springer LNAI 系列丛书总编，国际人工智能学会旗舰杂志AI Magazine 顾问，中国卓越科技期刊行动计划刊物FCS 主编、《中国科学信息科学》副主编，教育部高校计算机类专业教指委副主任，国务院学位委员会计算机学科评议组成员，2012-2019 年曾任CCF-AI 专委主任。
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团队详情
团队简介
LAMDA (Learning And Mining from DatA) 团队隶属于南京大学计算机软件新技术国家重点实验室, 南京大学人工智能学院和南京大学计算机科学与技术系。团队负责人是周志华教授。主要研究方向包括机器学习、数据挖掘、模式识别、信息检索、演化计算、神经计算等领域。 团队负责人周志华教授是南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长，计算机软件新技术全国重点实验室常务副主任，校学术委员会委员，国家基金委创新群体负责人，著有《机器学习》《集成学习：基础与算法》等，多项发明技术在华为等重点企业转化实施，主持国家重点研发等项目获评优秀，并在某重大任务中为自主某关键核心技术突破做出贡献。第一完成人成果两次获国家自然科学二等奖、三次获教育部自然科学一等奖，并获得IEEE 计算机学会技术成就奖、CCF 王选奖、首届CCF-ACM 人工智能奖等。2003 年获国家杰出青年科学基金，2006年入选教育部长江学者特聘教授，2019 年入选欧洲科学院院士，是ACM、AAAI、AAAS、IEEE 等的Fellow，亚洲机器学习大会发起人，Springer LNAI 系列丛书总编，国际人工智能学会旗舰杂志AI Magazine 顾问，中国卓越科技期刊行动计划刊物FCS 主编、《中国科学信息科学》副主编，教育部高校计算机类专业教指委副主任，国务院学位委员会计算机学科评议组成员，2012-2019 年曾任CCF-AI 专委主任。参展成果
学件技术研究及其在华为ModelArts系统中的落地应用骨干成员
| 姓名 | 职务/职称 | 方向 |
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在研课题
| 课题名称 | 科技计划名称 |
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重大成果
| 成果名称 | 所获奖项 |
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团队带头人
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