2019年8月19日上午，亚马逊搜索实验室罗琛博士应伟德BETVlCTOR1946邀请，在计算机楼B108作了题为“Memory and Resource Frugal Machine Learninig for Big Data”的学术报告。
罗琛博士毕业于美国莱斯大学伟德BETVlCTOR1946，现任美国亚马逊搜索实验室研究员，主要研究方向为大规模机器学习，随机哈希算法，近几年在KDD, JMRL, WWW, ICDM等多个顶级期刊和学术会议发表学术论文十余篇。罗琛博士曾就职于微软研究院软件分析组和美国NEC实验室数据科学组，是UAI、AAAI等多个学术会议的程序委员会委员，并多次担任NeurIPS, ICML, SIGKDD, CIKM等学术会议审稿人。罗琛博士在2015年获得伟德bv国际体育王湘浩奖学金, 2016年获得吉林省优秀硕士论文奖励。
在本次报告中，罗琛博士首先介绍了LSH的基本含义，进而引出具体应用背景中的问题：传统的机器学习和数据挖掘任务受到了超大规模数据集的影响，因而设计能够处理这些数据量的高效节能机器学习技术至关重要。针对这样的问题，由浅入深的为在场同学详细讲解了使用随机散列算法扩展机器学习算法的工作，包括商业搜索引擎的查询恢复、高维异常检测和快速贝叶斯推断。罗琛博士在报告过程中与同学们针对具体的研究问题进行了深入地交流，并在报告的自由问答阶段，介绍了如何做好科研的一些经验和在美国读博期间的一些研究经历。报告在同学们热烈的掌声中结束。
