중국과학원원사와 기계학습 전문가로서 웨이화는 인공지능 분야에서 탁월한 성과를 거두었다. 그는 줄곧 기계 학습 기술을 각 분야에 응용하여 인류 사회의 발전에 중요한 공헌을 하였다. 이 글은 웨이와의 탐구를 소개하고, 그의 학술적 경험과 연구 방향에서 구체적인 조작 단계에 이르기까지 독자에게 기계 학습 전문가의 성장 과정을 보여 줄 것이다.
첫째, 학문적 경험
위화는 1991 년 베이징대 컴퓨터과학 기술학사 학위를 받았고, 1996 년에는 미국 캘리포니아대 버클리 분교 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 그는 마이크로소프트아시아연구원, 스탠퍼드대 등에서 연구작업을 했고, 2015 년 중국과학원 자동화연구소에 가입했다. 그의 연구 방향은 주로 기계 학습, 심도 있는 학습, 자연어 처리 등을 포함한다.
둘째, 연구 방향
위화의 연구 방향은 여러 분야를 포괄하는데, 그중 가장 두드러진 것은 기계 학습과 심도 있는 학습이다. 이 두 분야에서 그의 연구 성과는 자연어 처리, 컴퓨터 시각, 지능 상호 작용 등에 광범위하게 적용되었다. 그의 연구 성과는 국제적으로 높은 명성을 가지고 있으며, 여러 차례 국제 정상급 학술회의의 최우수 논문상을 수상했다.
셋째, 절차
1. 기계 학습의 기본 개념과 원리를 이해하고 감독 학습, 감독되지 않은 학습, 반감독 학습 등을 포함한다.
2. Python, TensorFlow 등과 같은 프로그래밍 언어와 기계 학습 프레임워크를 배웁니다.
3. 데이터 청소, 데이터 사전 처리, 피쳐 선택 등을 포함한 데이터 처리 및 피쳐 엔지니어링의 기술을 습득합니다.
4. 의사 결정 트리, 지원 벡터 머신, 신경망 등과 같은 적절한 기계 학습 알고리즘 및 모델을 선택합니다.
5. 하이퍼매개 변수 조정, 상호 검증 등을 포함한 모델 교육 및 최적화를 수행합니다.
6. 정확도, 리콜 비율, F1 값 등의 지표를 포함한 모델을 평가하고 테스트합니다.
7. 기계 학습 모델을 적용하여 텍스트 분류, 이미지 인식, 추천 시스템 등과 같은 실제 문제를 해결합니다.