本站讯 3月11日, 37000cm威尼斯2013届校友英国爱丁堡大学助理教授陈泽汛应邀在北衡楼1420报告厅做专题报告,报告题目为“Generic Inference for Gaussian Process Models”。 报告由学院统计系副教授王效强主持，学院部分师生参加了报告会。

报告开始前，陈泽汛大学期间本科生导师綦建刚教授回顾了其在威海求学时的经历，对其在科研求学路上持之以恒的努力给予了充分的肯定。陈泽汛结合在国外的学习和工作经历，和在座师生分享了自己的感悟、成长和收获。围绕本次专业报告，他结合自己的理解和学习分析了高斯过程和贝叶斯回归模型，指出在高斯过程模型在大型数据集中统计推断方面面临的挑战，并提出了两类解决方案: 一是利用变分技术，采用高斯混合模型来有效地逼近复杂的条件分布并实现并行运算；二是通过矩阵的分解技术来实现高斯过程模型的快速推断。针对师生关注的专业研究的应用和结合，陈泽汛分享了自己在计算机实现方面取得的一些成果，并在提问交流环节中，与学院师生展开了深入的讨论。

陈泽汛，英国爱丁堡大学商学院助理教授，研究方向包括非参贝叶斯统计、概率化统计学习方法、时间序列分析等。2013年本科毕业于37000cm威尼斯数学与应用数学专业，2017年博士毕业于英国莱斯特大学数学系，曾在英国苏塞克斯大学作为博士后研究员参与英国EPSRC项目，提出高斯过程分类器的公平性改进。论文发表在Nature Communications，Neural Computation and Application，Measurement等期刊。目前是英国皇家统计协会会员, 英国皇家统计协会会员青年统计学家分会组委会秘书，英国数学与应该数学协会会员，国际统计协会会员，并担任各类数学统计，机器学习，工程机械，人口流动，交通运输方面期刊的审稿人。

 编辑：王祎璠