Fwd: AIM: Artificial Intelligence and Mathematics, fundamentals and beyond: Sara Magliacane
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Piero Poccianti
Mar 19, 2021, 3:01:35 AM3/19/21
to AI*IA mailing list, POCCIANTI PIERO (BT - 00970)
---------- Forwarded message ---------
Da: Roberto Natalini - Direttore dell'Istituto per le Applicazioni del Calcolo del CNR <roberto....@cnr.it>
Date: ven 19 mar 2021 alle ore 08:00
Subject: AIM: Artificial Intelligence and Mathematics, fundamentals and beyond: Sara Magliacane
To: Piero Poccianti <piero.p...@gmail.com>, Amedeo Cesta <amedeo...@istc.cnr.it>, <ricerc...@iac.cnr.it>, <ricerc...@iac.cnr.it>, Gabriele Inglese <gabr...@fi.iac.cnr.it>, sgheri <lu...@fi.iac.cnr.it>, Direzione <dire...@iac.cnr.it>, <collab...@iac.cnr.it>, Tecnici <tecn...@iac.cnr.it>, dipendenti <dipen...@na.iac.cnr.it>, Cosimo Grippa <c.gr...@ba.iac.cnr.it>, Gianni Mazzicone <g.maz...@ba.iac.cnr.it>, fracasso <n.fra...@ba.iac.cnr.it>, Ernesto De Vito <ernesto...@unige.it>, Pierluigi Contucci <pierluigi...@unibo.it>, Marco Conti <Marco...@iit.cnr.it>, Roberto Scopigno <roberto....@isti.cnr.it>, Fosca Giannotti <fosca.g...@isti.cnr.it>, Fabrizio Falchi <fabrizi...@cnr.it>, Paolo Traverso <trav...@fbk.eu>, <simai...@lists.math.unifi.it>, Elisabetta Carlini <car...@mat.uniroma1.it>, Alessandra Faggionato <fagg...@mat.uniroma1.it>, Maria Lopez Fernandez <lo...@mat.uniroma1.it>, Abrugia <abrugia...@studenti.uniroma1.it>, Adriana Garroni <gar...@mat.uniroma1.it>, Adriano Pisante <pis...@mat.uniroma1.it>, Alessandra Seghini <seg...@mat.uniroma1.it>, Alessio Porretta <porr...@axp.mat.uniroma2.it>, Andrea Dall'Aglio <dall...@mat.uniroma1.it>, andrea pesare <pesare....@studenti.uniroma1.it>, andrea petrocchi <petrocch...@studenti.uniroma1.it>, Andrea Puglisi <Andrea....@roma1.infn.it>, Andrea Terracina <terr...@mat.uniroma1.it>, Andrea Tosin <andrea...@polito.it>, Angelo Vulpiani <angelo....@roma1.infn.it>, Antonio Siconolfi <sico...@mat.uniroma1.it>, benedetta di campli <dicampli...@studenti.uniroma1.it>, Camillo Cammarota <camm...@mat.uniroma1.it>, Carla Manni <ma...@mat.uniroma2.it>, Carlomassimo Casciola <carlomassi...@gmail.com>, Chiara Segala <chiara...@univr.it>, Chiara SIMEONI <sim...@unice.fr>, Corrado Mascia <mas...@mat.uniroma1.it>, Daniela Mansutti <d.man...@iac.cnr.it>, Dario Benedetto <bene...@mat.uniroma1.it>, Domenico Vitulano <d.vit...@iac.cnr.it>, Donato Bini <d.b...@iac.cnr.it>, Elena Agliari <agl...@mat.uniroma1.it>, Elena Agliari <elena....@gmail.com>, Elisa Calzola <cal...@mat.uniroma1.it>, Elisa Iacomini <iacomini...@studenti.uniroma1.it>, Emanuele Caglioti <cagl...@mat.uniroma1.it>, Emanuele Rodolà <e.ro...@gmail.com>, Emiliano Cristiani <e.cri...@iac.cnr.it>, Eugenio Montefusco <monte...@mat.uniroma1.it>, Fabiana Leoni <le...@mat.uniroma1.it>, Fabio Camilli <cam...@dmmm.uniroma1.it>, Fabio Cassini <fabio....@univr.it>, Filippo Castiglione <f.cast...@iac.cnr.it>, Flavia Lanzara <lan...@mat.uniroma1.it>, Francesca Pitolli <francesc...@sbai.uniroma1.it>, Francisco Facchinei <facc...@diag.uniroma1.it>, Franco Zivcocich <franco.z...@univr.it>, Gabriella Anna Puppo <pu...@mat.uniroma1.it>, Gabriella Bretti <g.br...@iac.rm.cnr.it>, Gabriella Bretti <gab.b...@gmail.com>, Gerhardus Petrus Kirsten - 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Con preghiera di diffusione presso tutti i possibili interessati
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Continua la serie di seminari dell'Istituto per le Applicazioni del Calcolo del Cnr:
"AIM: Artificial Intelligence and Mathematics, fundamentals and beyond",
https://sites.google.com/view/aimseminars/home
il prossimo si terrà:
Martedì 23 Marzo 2021 - ore 14.30
Sara Magliacane
Dipartimento di Informatica, Università' di Amsterdam (UvA)
Titolo: Causality-inspired machine learning: come usare idee di causalità in domain adaptation
Abstract: L’applicazione del machine learning nel mondo reale richiede che i metodi siano robusti rispetto alla eterogeneità dei dati, ai dati mancanti o corrotti, al selection bias, ai dati non i.i.d., ecc., e che siano generalizzabili in domini diversi. Molti di questi problemi sono in parte risolti nella ricca letteratura di inferenza causale. D’altra parte, spesso questi metodi richiedono la conoscenza completa di un grafo causale o abbastanza dati sperimentali per stimarlo accuratamente.
L’ipotesi di base del mio lavoro sul causality-inspired machine learning è che non è sempre necessario conoscere completamente il grafo causale per riuscire a usare alcune delle idee di inferenza causale per migliorare machine learning. In particolare, in questo talk presenterò un esempio di questa applicazione senza nessuna conoscenza causale pregressa nell’ambito di unsupervised domain adaptation, i.e., il problema di imparare un modello di classificazione in un dominio sorgente che sia trasferibile a un dominio target nel caso in cui non ci sia nessuna label nel dominio target. Specificatamente, date certe assunzioni ragionevoli, il nostro metodo permette di selezionare feature che sono dimostrabilmente stabili, nel senso che l’errore di generalizzazione nel nuovo dominio è limitato, anche sotto distribution shift arbitrariamente grandi.
Sara Magliacane
Dipartimento di Informatica, Università' di Amsterdam (UvA)
Titolo: Causality-inspired machine learning: come usare idee di causalità in domain adaptation
Abstract: L’applicazione del machine learning nel mondo reale richiede che i metodi siano robusti rispetto alla eterogeneità dei dati, ai dati mancanti o corrotti, al selection bias, ai dati non i.i.d., ecc., e che siano generalizzabili in domini diversi. Molti di questi problemi sono in parte risolti nella ricca letteratura di inferenza causale. D’altra parte, spesso questi metodi richiedono la conoscenza completa di un grafo causale o abbastanza dati sperimentali per stimarlo accuratamente.
L’ipotesi di base del mio lavoro sul causality-inspired machine learning è che non è sempre necessario conoscere completamente il grafo causale per riuscire a usare alcune delle idee di inferenza causale per migliorare machine learning. In particolare, in questo talk presenterò un esempio di questa applicazione senza nessuna conoscenza causale pregressa nell’ambito di unsupervised domain adaptation, i.e., il problema di imparare un modello di classificazione in un dominio sorgente che sia trasferibile a un dominio target nel caso in cui non ci sia nessuna label nel dominio target. Specificatamente, date certe assunzioni ragionevoli, il nostro metodo permette di selezionare feature che sono dimostrabilmente stabili, nel senso che l’errore di generalizzazione nel nuovo dominio è limitato, anche sotto distribution shift arbitrariamente grandi.
Link diretto su youtube: https://www.youtube.com/watch?v=m2Kg3OUujF8
Per ulteriori informazioni è possibile contattare i.de...@iac.cnr.it o flavio....@cnr.it.
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Piero Poccianti
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