机器学习是当前最热门的领域之一，而孙童则是国内第一位资深的机器学习专家，他的贡献和成就不容忽视。本文将从他的学术背景、研究方向、科研成果和社会影响四个方面逐一介绍孙童。
一、学术背景
孙童于2008年获得南京大学计算机科学与技术博士学位，同年加入北京大学信息科学技术学院计算机系工作，担任教授和博士生导师。他还是光华讲席教授、国家杰出青年基金获得者、CCF青年科学家奖获得者等。
孙童的学术背景极为扎实，他早在博士期间就开始涉足机器学习领域，在此基础上他又努力探索和研究，取得了重大的创新性成果。
二、研究方向
孙童主要从事机器学习中的理论和应用研究，关注点包括半监督学习、多示例学习、主动学习、强化学习、矩阵分解、流形学习、不平衡学习等，具有广泛的研究领域和视野。
在研究方向上，孙童力图把理论研究和实际应用结合起来，尝试在实际问题中发掘机器学习的潜在价值。他的研究成果不仅在学术界备受关注，同时也应用于金融、医疗、交通等多个领域。
三、 科研成果
孙童在机器学习领域的科研成果丰硕，其论文总数超过200篇，多篇论文发表于顶级国际会议及学术期刊。他的代表作有：《强化学习研究》、《图像分类与检索中的多示例学习》、《半监督矩阵分解》等。
此外，孙童也是多个国家级和省部级科研项目的主持人或骨干成员，包括“基于脉冲神经元的人脸识别方法研究”、“高维数据挖掘与认知计算机”等等。
在实际应用中，孙童也贡献了多个极具实用价值的系统，如PUMD、PVEN、PEBLS、PABMS等，在学术界享有很高的声誉和知名度。
四、社会影响
孙童不仅在学术上所做出的贡献备受认可，在社会上也产生了广泛的影响力。他曾多次担任各大国际顶级会议和期刊的审稿人、主席、演讲人等，积极推动学术交流和合作。
此外，孙童也是众多高校和企业的顾问以及创业团队的导师，为我国机器学习产业的发展做出了巨大的贡献。
综合来看，孙童是我国机器学习领域的重要代表人物，他在理论研究和应用探索上都有杰出的表现，为我国机器学习事业的发展做出了不可磨灭的贡献。
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