麻省理工学院数据挖掘科研

麻省理工学院数据挖掘科研

MIT DATA MINING Research

学校简介：

麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology, MIT），创立于1861年，坐落于美国马萨诸塞州剑桥市（大波士顿地区），是世界著名私立研究型大学。作为世界顶尖高校，麻省理工学院（MIT）尤其以自然及工程学享誉世界，位列2015-16年世界大学学术排名（ARWU）工程学世界第1、计算机科学第2，与斯坦福大学、加州大学伯克利分校一同被称为工程科技界的学术领袖。截止2016年，麻省理工共走出了19位图灵奖（计算机界最高奖）得主；先后有87位诺贝尔奖得主在麻省理工学院工作或学习

科研时间：

6月1日--9月1日，每期时间长度为3—4周

（针对假期只有3周的学生，可选3周实地+1周远程，确保科研收获）

科研主题：

机器学习，数据挖掘，统计，高维统计，模型选择

面向对象：

以欲申请美国名校数据挖掘类、统计类等相关专业的本科生、研究生为主

科研内容：

科研内容包含四个方向的科研课题。

研究模块1：高维数据中的模型选择

关键词：机器学习，数据挖掘，统计，高维统计，模型选择，可以应用在以计算生物学为主的多个领域。

这个大数据的时代见证了数据量的海量增长，在数据量的海量增长的同时，每一个数据所携带的信息在以更快的速度增长，带领我们来到了一个高维数据的世界。在机器学习或者统计学领域，我们通常称那种特征的数量比数据本身的数量多的问题成为“高维问题”。很直观地，我们可以预见此类高维问题的难度：我们将不会有足够的信息来学习这些特征。从统计学和机器学习的角度讲，这个世界还没有办法解决相关问题。

研究模块2：深度学习的最新应用

关键词：深度学习，在医疗，多媒体的各种新时代数据上的应用。

深度学习是这个时代最火的话题，对于其相关的特点和简介请见我们最新的论文[1]。然而，想要很好的使用深度学习来处理相关问题，研究人员需要很好的了解问题的本身来设计出合理的模型。例如，选择叠加网络[2] 就是一个特别设计的用来处理非同源数据的深度学习模型。在相关论文中，该网络之于传统的模型展现了极强的优势。这个项目主要鼓励同学们去使用选择叠加网络探索更多的相关应用。比如：多模态情感分析、医疗健康相关应用、人类基因组探索。还可以从选择叠加网络出发，对模型和优化方法本身进行探索。

研究模块3：通过深度增强学习建立生物数据库

关键词：深度增强学习，信息提取

随着深度学习的发展，深度增强学习也高歌猛进。前些日子在围棋界大展拳脚的alphaGO便是一个证明，据悉，很快就可以诞生擅长于星际争霸的深度增强学习算法了。我们这个项目的原理与这些项目相似，但是应用更加实际。这个项目主要是要求同学们使用深度增强学习来获取信息，自动化地建立一个关于生物医疗知识的数据库，比如，我们将用到这两篇文献使用的技术[1, 2] 。这个项目需要很多不同角度的同学的帮助。擅长变成或者深度学习相关理论固然好，但是没有任何相关背景的同学也可以找到用武之地。

研究模块4：计算生物学时下热点探讨

关键词：计算生物学，机器学习，数据挖掘，文献阅读

这个项目的目标很简单：我们一起浏览当下在计算生物学最热点的论文（例如[1,2,3]），然后一起共同探讨。通过这个项目，每个同学的学术水平，学习能力，展示，写作的技巧都将有所提升。此外，同学们还可以获得今后科研的相关背景知识。这个项目尤其适合没有过硬背景的同学。

科研收获：

1. 进入美国顶尖名校实验室，接触尖端科学

为未来在美深造做准备；顶级名校的实验项目是对你有能力完成名校研究最好的证明。

2.师从美方导师开展实验项目

高层次的人脉和校友关系，与你为伍的人是诺贝尔奖获得者、美国科学院院士、企业届领袖，你将体验到世界最顶级学术专家们的思想和气质。

3.获得美方导师推荐信+科研证书

一封有分量的推荐信，高含金量收获助力未来留学深造及就业。

4.全天候专业英语环境，迅速提升专业水平

提升沟通和专业英语水平，提升专业知识和能力，用实践使自己的理论知识更加具体形象。

咨询方式：

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