[Robotics_readinggroup] Reading group is coming back ...

[Berta Bescós]

Hola a todos!

Perfecto, nos juntamos ahora a las 10h30 :)

El lun., 16 sept. 2019 a las 21:28, Ana C. Murillo (<acm en unizar.es>)
escribió:

> Hola a todos!
>
> Ya va siendo hora de que vuelva el reading group .... o al menos de ir
> planeándolo :-)
>
> Este viernes hay un seminario invitado muy interesante (copió la info
> debajo por si no os ha llegado), os parece que nos juntemos justo antes los
> que estéis por aquí para ver cuándo os va bien a la mayoría empezar e ir
> asignando presentadores?
>
> Sería quedar 10.30 en el seminario/sala de juntas/sala de café, la charla
> es a las 11.
>
> Saludos!
> Ana
>
> charla invitada para este viernes 20 de septiembre, a las 11 en el
> seminario del departamento.
>
> Título: Bayesian Methods in Deep Learning
> Ponente: Javier Antorán
> Lugar: Seminario del departamento
> Día/hora: Viernes 20 de septiembre, 11:00
>
> Abstract:
> Las redes neuronales son una clase de modelo que ha ganado mucha
> popularidad recientemente debido a su flexibilidad y escalabilidad con
> cantidades masivas de datos y computación. Desafortunadamente, el uso de
> Máxima Verosimilitud para hallar los parámetros de estos modelos los hace
> vulnerables al sobreajuste y hace que produzcan medidas de incertidumbre, o
> barras de error, poco robustas. Como consecuencia, las redes neuronales
> suelen actual erráticamente cuando son enfrentadas con problemas muy
> distintos a los vistos durante su entrenamiento.
>
> Adoptar una perspectiva probabílistica permite sustituir los parámetros de
> las redes neuronales por distribuciones de probabilidad. En las redes
> neuronales Bayesianas, la incertidumbre sobre los parámetros se traslada a
> las predicciones. Esto permite generar medidas de incertidumbre robustas,
> prevenir el sobreajuste, detectar muestras con características nuevas y
> equilibrar la exploración con la explotación en escenarios de aprendizaje
> activo.
>
> Brief bio:
> Javier Antorán es estudiante de doctorado en Machine Learning en la
> Universidad de Cambridge bajo la supervisión de José Miguel Hernández
> Lobato. Javier colabora con Microsoft Research Cambridge a través de un
> Cambridge Industrial CASE award y con el Broad Institute of MIT and Harvard
> en el desarrollo de modelos de variables latentes para datos biomédicos.
> Sus principales intereses de investigación se centran en modelado
> probabilístico, representation learning y teoría de la información.
>
> Javier es graduado en ingeniería de telecomunicaciones (premio
> extraordinario) por la Universidad de Zaragoza y Master en Machine Learning
> por la Universidad de Cambridge. Durante su grado en la Universidad de
> Zaragoza, Javier fue presidente de la rama de estudiantes del IEEE, realizó
> practicas en el Laboratorio de Gráficos de la Universidad de Zaragoza y en
> el Centro Europeo para la Investigación Nuclear (CERN). Javier es
> co-fundador de la empresa de data science: zzdatalabs.
>
> --
> Javier Civera
> jcivera[at]unizar[dot]es
> http://webdiis.unizar.es/~jcivera
> (+34) 876555554
>
> Departamento de Informatica e Ingenieria de Sistemas
> Universidad de Zaragoza
> C/ Maria de Luna, 1
> 50018 Zaragoza, Spain.
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Berta Bescós Torcal
Phd. Student in Computer Vision
University of Zaragoza, Spain