3月28日，华南理工大学电子商务系、数字商务与智能物流研究院举办了“数据百言堂之实务论坛第三十三讲”。本次论坛邀请了马淑敏博士与我系师生分享了她在迁移学习领域的研究成果。

马淑敏博士以“基于迁移学习的预测方法”为主题，深入剖析了如何搭建可防范极端风险的预测模型。马淑敏博士的讲解深入浅出，从京东的借贷预测与港交所交易数据预测的两个案例入手，介绍了迁移学习的背景。之后，马淑敏博士详细且形象地讲述了预测模型CDAN的建立过程。面对如何刻画源域和目标域数据的相关性和相关性差异，马博士为我们讲解了Copula模型和高斯Copula距离。在迁移学习模型中引入数据边缘分布差异与相关性差异作为正则项，通过动态优化相应正则项的权重，该模型在inter-twining moons、HKEX price regression等预测中，效果显著地优于其它模型。

讲解结束后，马淑敏博士与我系师生进行了交流，回答了他们关于迁移学习领域的疑问，同时她分享了自己在学术研究和实际应用中的经验，为师生们提供了宝贵的启示和建议。(文/李景治)