近日，“沪江观察”第六期在上海理工大学管理学院开讲。本次活动由管理学院专业学位教育中心、上海城市安全运行与应急治理协同创新中心（上海高校智库）、上海市人民政府决策咨询上海理工大学研究基地联合主办，邀上海理工大学管理学院特聘教授、运筹学博士、博士生导师吴昌质，带来了“数据驱动的智能决策”系列主题报告，聚焦管理科学、物流管理以及医疗健康领域，探讨机器学习的最新进展及其在这些领域的具体应用。
吴昌质在系列报告的开篇中简要回顾了机器学习的发展历程。他强调机器学习的核心在于构建映射函数，通过非线性模型将复杂数据转化为有价值的决策信息。同时，关于机器学习的三种主要类型：监督学习、无监督学习和强化学习，就每种类型的算法原理、适用场景和局限性进行了的详细阐述。
在理论介绍的基础上，他对于机器学习当前面临的挑战，包括海量数据处理、高维特征提取、全局最优解的求解，以及未来发展的趋势进行说明，特别介绍了可解释性人工智能的重要性以及将机理模型与数据驱动模型结合的潜在优势。
报告后，吴昌质就此次报告的内容与在场师生进行了深入交流和讨论。学校管理学院院长赵来军代表学院向吴昌质的精彩分享表达感谢，同时勉励大家积极探索，砥砺前行。
机器学习技术正在不断推动各个行业的智能化变革，实现高效决策和精细化管理。未来，随着技术的进步和应用的深化，机器学习也将在更多领域发挥重要作用。期待更多创新性的应用案例和解决方案不断涌现，为社会发展注入新的活力和动力。另外，也应关注机器学习技术带来的伦理和法律问题，加强监管和规范引导，确保技术的健康发展和社会福祉的最大化。
报告现场
来源：新华网
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