MLNLP学术Talk是MLNLP社区举办的学术交流活动，旨在邀请一线青年学者分享最前沿的技术，期待最精彩的思想火花碰撞。

本期MLNLP学术Talk特别邀请了卡内基梅隆大学在读博士赵越为我们带来“自动和可扩展的异常检测”的主题报告，由MLNLP秘书魏福煊主持。 报告的详细信息如下：

赵越，卡内基梅隆大学在读博士，主要研究方向为异常检测和机器学习系统。他曾发表过多篇相关论文，并开发了多个流行的机器学习工具库，包括PyOD, PyGOD，ADBench等，个人获得了一万五千个GitHub Star和超过千万次下载。他的工作已经被广泛运用于工业界，包括摩根史坦利、亚马逊、IBM等。更多他的工作可以详见https://github.com/yzhao062/和https://www.andrew.cmu.edu/user/yuezhao2/ 。他在业余时间也以「微调」为网名，在知乎上发布过多篇技术类文章。

异常检测可以通过数据驱动的方法找出大量数据中的偏移样本，有广泛的工业界应用，包括但不限于罕见病检测、欺诈检测等。而异常检测作为传统的无监督学习算法，往往面临两个难点。一是因为缺少评估手段，很难选择好的机器学习模型。二是面临海量的数据，很难设计高速的机器学习系统。在这次报告中，我们会讨论这两方面上的最新进展。

魏福煊，哈尔滨工业大学硕士，师从车万翔教授，MLNLP社区秘书处成员。研究兴趣为任务型对话系统、口语语言理解与自然语言处理。在多个国际会议期刊ACL/TALLIP等参与发表相关论文。

特别鸣谢本次学术Talk的主要组织者:

MLNLP秘书处（魏福煊、段然）