研究领域
自动特征工程 模型优化 自动算法设计
导师介绍
【资历/研究方向】
惠灵顿老师，现为新西兰惠灵顿维多利亚大学计算机科学博士后研究员，研究方向聚焦于自动机器学习与程序合成，具体包括：基于大语言模型的自动化机器学习、进化机器学习、程序合成技术，致力于通过跨领域研究推动人工智能技术的突破与实用化落地。
【实习/工作/项目经历】
曾在蚂蚁金服与网易等知名企业实习，参与了机器学习系统的开发与优化工作，积累了丰富的工程实践经验。
【科研论文/审稿人/会议&期刊任职】
在IEEE Transactions on Evolutionary Computation、IEEE Transactions on Artificial Intelligence、ICLR等顶级期刊和会议上发表了多篇论文，担任多个国际会议（NeurIPS、ICLR）的审稿人。
指导经验
指导了学生在TAI（IEEE Transactions on Artificial Intelligence）等高水平会议和期刊上发表论文，致力于帮助学生在科研项目中获得突破与成功。
招生方向
(1) 自动机器学习相关基础研究，包括自动特征工程、模型优化以及自动化算法设计；
(2) 自动机器学习在金融、医疗、农业等领域的实际应用研究。