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robust optimization 以及 distributionally robust optimization算法是目前优化算法领域的研究热点，同时，随着如今大数据的发展，如何利用获得的大量数据解决优化问题也是robust optimization 中研究的一个重点问题。此次分享将介绍distributionally robust optimization的基本概念以及如何利用数据对问题进行求解，最后介绍其在机器学习等多个领域的应用
讲者介绍
王卓琳，清华大学自动化系直博二年级在读，本科毕业于北京师范大学电子信息科学与技术学院。目前主要研究方向为Robust Optimization 以及 Distributionally Robust Optimization理论及其应用。
报告题目：基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用
报告摘要：robust optimization 以及 distributionally robust optimization算法是目前优化算法领域的研究热点，同时，随着如今大数据的发展，如何利用获得的大量数据解决优化问题也是robust optimization 中研究的一个重点问题。此次分享将介绍distributionally robust optimization的基本概念以及如何利用数据对问题进行求解，最后介绍其在机器学习等多个领域的应用。
Spotlight：
- 如何利用大数据更好的解决优化问题；
- 极速了解分布式鲁棒优化算法的前世今生；
- 分布式鲁棒优化如何在具体应用中大放异彩。
参考资料
https://www.bilibili.com/video/BV1qt411D7UX/
https://bbs.sffai.com/d/28