7. 应用机器学习 Applied Machine Learning 研究内容： 1) 机器学习算法：开发和改进用于分类、回归、聚类和异常检测等各种机器学习任务的算法。这包括探 索深度学习、强化学习和概率建模等技术。 2) 数据挖掘和预处理：研究从大型和复杂数据集中提取有价值的洞见和模式的方法。这包括数据清洗、 特征选择、降维和数据集成技术。 3) 计算机视觉：探索用于分析和理解视觉数据的机器学习方法，包括图像和视频识别、物体检测和跟踪 以及场景理解。 4) 自然语言处理：应用机器学习技术分析和理解人类语言，包括情感分析、机器翻译、文本分类和信息 检索等任务。 5) 深度学习：研究先进的神经网络架构和训练算法，包括卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs） 和生成对抗网络（GANs），以解决复杂的实际问题。 6) 机器学习的应用：将机器学习技术应用于医疗、金融、交通、机器人技术和生物信息学等各个领域。 这涉及开发实际解决方案并在实际场景中部署机器学习模型。 7) 机器学习的伦理和公平性：解决机器学习算法的伦理关注点，确保机器学习算法的公平性、透明性和 可解释性。这包括研究偏见、隐私、问责和机器学习应用的社会影响。
8.  8. 数据科学和大数据分析 Data Science and Big Data Analytics 研究内容： 1) 数据处理和清洗：开发有效的方法和工具来处理和清洗大规模和多样化的数据，解决数据质量和一致 性方面的挑战。 2) 数据挖掘和机器学习：研究和应用数据挖掘和机器学习算法，用于从大型数据集中发现隐藏的模式、 关联和洞见，以及构建预测和分类模型。 3) 数据可视化和交互：探索可视化技术和交互方法，将复杂的数据和分析结果以直观的方式展示，帮助 用户理解数据并做出决策。 4) 大规模数据分析：研究大规模数据分析的技术和方法，包括分布式计算、并行处理和高性能计算等， 以应对处理和分析大规模数据集的挑战。 5) 预测建模和优化：应用统计建模、机器学习和优化技术，对数据进行预测、建模和优化，以支持决策 制定和业务优化。 6) 数据隐私和安全：研究数据隐私保护和数据安全的方法和技术，以确保敏感数据的安全性，并遵守相 关的隐私法规和政策。 7) 社交媒体分析：研究社交媒体数据的分析方法，包括文本分析、情感分析和社交网络分析等，用于洞 察用户行为和社交趋势。 8) 实际应用和行业案例：将数据科学和大数据分析技术应用于各个领域，如金融、医疗、交通、能源等， 解决实际问题并推动行业创新