机器学习+运筹优化=？
演讲嘉宾简介：谭剑，阿里巴巴达摩院MIT资深算法专家。
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简介
本次分享主要围绕机器学习和运筹优化两个方面。它们在学术角度存在很大的重合，也有各自的侧重点。为了更好地帮助大家理解，这里借用心理学教授DANIEL KAHNEMAN的表达。
人有两个系统，System1和System2，分别负责快思考和慢思考。所谓快思考，即普通人在1到2秒之内能做出的决定，反之，如果需要一定的专注和专业，则为慢思考。在过去的六七年中，业界逐渐取得了在机器学习技术上的突破。而在很多传统行业中，关注的更多的是运筹学的内容。在复杂的生产管理和商业运营中，往往需要人在System1和System2之间进行反复的迭代，以取得更优的解。下面将围绕机器学习和运筹优化分享三个具体的实例。
案例介绍
第一个案例是智能农业。主要涉及养殖和种植。背后涉及的知识点是深度学习模型压缩与加速。 第二个案例是计算资源优化。它是运筹学比较关注的问题。第三个案例是新零售。本文将从算法和架构的角度，提供一些新的视角。我们的最终目的是希望通过机器学习使感知模型自动化，同时通过运筹优化使决策过程智能化。