新加坡国立大学栗家量副教授应邀到公司做学术报告
2019年11月20日下午，应公司杨炜明副教授邀请，新加坡国立大学栗家量副教授在图书馆会议中心二会议室为公司师生做了题为“Evaluating classification accuracy for modern learning approaches”的学术报告。此次报告由杨炜明副教授主持，学院相关学科的老师及研究生参加了这次学术报告会。
栗家量副教授，长期从事数理统计学、生物统计学的理论和应用研究，主要研究领域为个性化医疗、医学诊断、风险预测、统计学习、生存分析等。本次报告围绕现代学习方法的分类精度评价展开，介绍了浅层和深层的学习方法，主要对多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）等深度学习神经网络模型的人工智能计算工具进行了讲解。报告涉及了多分类精度的几个重要概念，并结合医学实例说明了它们在各种学习算法中的应用。
此次报告给出了评估分类精度的各种先进学习方法的指南，深入浅出地讲解了传统的判别分类方法及深度学习方法，提出了一些不同的分类精度测度。报告结束后，栗教授对在座的老师和研究生提出的问题也做了一一解答，让与会师生对深度学习的分析工具有更深入的了解，并为他们的之后的科研工作提供了新方法和思路。
