11月11日晚8时许，武汉大学博士生导师董文永教授应邀到我司，为我司学子做了题为“统计机器学习及其面临的挑战”的学术讲座。此次讲座在西区外语楼视频会议室里顺利开讲，讲座由系主任黄星寿主持。

首先，董教授为同学们解答了什么是机器学习，并通过网络安全和生物信息学的例子来阐明机器学习的重要性。他说，机器学习是系统在不断重复工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务活类似任务时，能比现在做得更好或效率更高，这已是人工智能的一个重要分支。他指出，机器学习的主要目的是在于让机器具备人的思维。他分别从机器学习的发展、学习系统的一般模型、机器学习的基本问题和方法、学习问题的一般表示以及ERM准则与统计学习理论的发展五方面来概述机器学习的方法。

接着，就统计机器学习在现实生活中遇到的挑战发表了自己的观点。机器学习的难题主要表现为信息稀疏问题关系数据问题、需求问题、例外问题和训练数据问题等。而目前遇到的挑战主要是泛化能力、速度、可理解性、数据利用能力、代价敏感等。最后，他希望同学们勤于钻研、奋发努力，为统计机器学习这一重要研究领域取得更多突破性进展做出自己的贡献 。

董文永教授所讲授的内容简明扼要的引用学科前沿的研究进展来说明基本概念的外延，基本原理的应用，基本技术的拓展。就一个学术问题董教授能从不同的角度引述了不同的观点，自然的引导员工去领悟，开放思维，促进自主研究。本次讲座让师生们进一步了解了统计机器学习及其面临的挑战，拓宽了大家的视野，为师生今后的学习有了一定的理论基础。（记者谢秋玲 李阿华）