姚亚洲，南京理工大学计算机学院 教授、博导，入选国家海外高层次人才计划（青年人才）、江苏省杰青，在模式识别、机器学习、人工智能等研究方向开展了系列研究工作，在中科院一区期刊和CCF A类会议发表论文70余篇。先后获得：国防科技进步二等奖、装备发展部“智算杯”三等奖，航天系统装备部“天智杯”季军，“计图”人工智能挑战赛冠军，粤港澳大湾区国际算法算例挑战赛冠军。主持国家自然科学基金面上/青年项目,江苏省自然科学基金杰出/青年基金，国防科工局技术基础重点项目/基础科研项目，装备发展部“慧眼行动”/预研项目，军委科技委国防基础加强计划项目，担任Pattern Recognition期刊编委（AE）。

报告题目：基于标签不可靠数据的鲁棒学习技术研究

报告摘要：噪声数据广泛存在于各类应用场景中，如语音识别、图像处理和金融预测等领域，直接影响模型的准确性和可靠性。基于噪声数据的学习由于不需要严格的人工标注变得越发重要。传统的数据清洗和预处理方法往往耗时且不够高效，无法实时处理大规模数据集中的噪声，因此，研究如何在噪声数据中有效地进行学习和识别，不仅能提高模型的鲁棒性和泛化能力，还能降低数据清洗成本，提升系统的实时响应能力。本次报告将从样本选择与标签校正两个视角介绍我们在噪声数据学习方面取得的最新研究成果。

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4月15日（星期二）19:00-20:00

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