4月11日晚，信息学院助理教授王浩老师在本科生八号楼开设了驻楼导师研讨课。王浩老师首先明确了机器学习的概念。机器学习与其字面意思并不完全相同，而是从经验中学习到对某种或某些特定任务有用的信息。具体来说就是根据历史数据，运用合适的模型与算法，来达成一定的目的，包括分离、预测、聚类等。王浩老师同时介绍了机器学习的两个核心：对已有数据的拟合（representation），对未来数据的良好适应（explanation）。

在明确了机器学习相关的一些基本概念后，王浩老师用十分生动有趣的例子展现了机器学习在现实工业信息领域中的具体应用，比如文字识别、垃圾邮件过滤、语音识别、机器语言翻译、输入法、计算机视觉和人脸识别等，并特别介绍了Netflix公司运用机器学习开发了推荐系统并引起新的推荐算法热潮的成功案例。

机器学习也有很多类型：监督学习、无监督学习、加强学习和半监督学习等。不仅如此，其涉及到的算法及数学方法也很多，例如回归、决策树、支撑向量机、神经网络以及随机梯度下降法等等。最后，王浩老师强调，机器学习是一门交叉学科，涉及统计、数学方法、计算机科学等多个领域，想要掌握这门技术，需要我们不断学习和努力。

文稿/张家健 摄影/李振扬