 |
Многие задачи анализа данных так или иначе сводятся к задачам минимизации эмпирического риска. В последние годы они стали особенно актуальны в связи с обучением глубоких нейронных сетей. Особенностью большинства современных задач является большое или даже огромное количество данных (число переменных и/или число слагаемых в функционале вида суммы).
|
|
Питер Рихтарик один из ведущих в мире специалистов по их решению. Прежде всего он известен как специалист по использованию ускоренных покомпонентных методов, которые будут играть большую роль в его докладе. Акцент будет сделан также на том, какую задачу лучше решать — исходную или двойственную к ней — и как использовать разреженность постановки задачи (очень важный аспект на практике). Встреча будет интересна всем специалистам по анализу данных. |
Семинар пройдёт на английском языке. Для участия в нём нужно зарегистрироваться и получить приглашение. Мероприятие бесплатное, но количество мест ограничено.
Программа
19:00 Регистрация
19:30 Empirical Risk Minimization: Complexity, Duality, Sampling, Sparsity and Big Data Peter Richtárik