基于机器学习的公共管理研究:方法与应用——“南粤讲坛”第137期
在大数据与人工智能技术推动方法论革命的时代背景下，数据驱动的宏观洞察、仿真模拟的复杂系统建模及机器学习的因果推断面临新的挑战。10月10日下午，广州大学孙勇副教授受邀莅临威尼斯官网主讲“基于机器学习的公共管理研究：方法与应用”讲座。本次讲座由颜海娜教授主持。
孙勇副教授进行讲座分享
讲座伊始，孙勇以事实为依据，指出公共管理研究中存在机器学习应用的落后现象。通过对比实证主义、阐释主义及计算社会科学范式，他点明机器学习在社会科学研究中存在优势，着重强调机器学习的重要性。紧接着，他介绍机器学习的基本原理及方法体系，同时对比传统模型与机器学习模型的差异，阐明机器学习存在着过拟合与泛化的核心挑战。针对这些挑战，孙勇提出“交叉验证”与“正则化”两种解决方案。最后，他从“非结构数据测量”“指标构建”“类型划分与精准治理”“探讨机制”“政策模拟与反事实分析”五个方面进行总结与反思，刻画出丰富的机器学习应用场景，再次申明机器学习的重要性。
现场师生交流
来到与谈环节，与会师生踊跃发言，积极互动。针对“机器学习如提高何预测准确性问题”“机器是否会替代人”“零基础人员需要多少时间才能掌握机器学习的使用方法”等问题，孙勇均作出详细回应。
讲座尾声，颜海娜作总结发言。她指出，机器学习的方法在实际应用中高效且便捷，能够节约大量的人力物力。同时，她对孙勇老师毫无保留的讲解表示衷心的感谢，并鼓励同学们坚持学习新技术。本次讲座不仅揭示科研方法论的革新需求，拓展应用场景与研究视野，更激发了同学们继续学习与探索的动力。
合影留念