[Robotics_readinggroup] Reading group is coming back ...

[Ruben Martinez-Cantin]

REMAINDER: El reading group es ahora.

Rubén

On Fri, Sep 20, 2019 at 9:42 AM Berta Bescós <bbescos en unizar.es> wrote:
>
> 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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> > Diis en listas.unizar.es
> > http://listas.unizar.es/cgi-bin/mailman/listinfo/diis
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> > Ud. recibe este correo por pertenecer a una lista de correo gestionada por
> > la Universidad de Zaragoza.
> > Puede encontrar toda la información sobre como tratamos sus datos en el
> > siguiente enlace:
> > https://sicuz.unizar.es/informacion-sobre-proteccion-de-datos-de-caracter-personal-en-listas
> > Recuerde que si está suscrito a una lista voluntaria Ud. puede darse de
> > baja desde la propia aplicación en el momento en que lo desee.
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> Berta Bescós Torcal
> Phd. Student in Computer Vision
> University of Zaragoza, Spain
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