[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Fwd: Charla: Mateo Diaz

[Ernesto Mordecki]

Hola,

Este martes, a las 14hs, en el salón 4 (FCEA), tendremos la siguiente
charla:

*Título:* Precondicionadores robustos y efectivos para métodos de regresión
por kerneles.

*Conferencista:* Mateo Diaz  (Johns Hopkins Univ. Department of Applied
Mathematics and Statistics)

*Resumen:* Introducimos dos técnicas de precondicionamiento aleatorio para
resolver de forma robusta problemas de regresión no lineal con kernel ridge
(KRR) asumiendo un número de datos en rango medio ($10^4 \leq N \leq
10^7$). El primer método, el precondicionamiento RPCholesky, es capaz de
resolver con precisión el problema KRR de datos completos en $O(N^2)$
operaciones aritméticas, suponiendo un decaimiento suficientemente rápido
de los valores propios de la matriz del kernel. El segundo método, el
preacondicionamiento KRILL, ofrece una solución precisa a una versión
restringida del problema KRR que involucra $k\ll N$ centros de datos
seleccionados llevando a un costo de $O((N + k^2) k \log k)$ operaciones.
Los métodos propuestos resuelven eficientemente una amplia gama de
problemas KRR y superan los modos de fallo de los anteriores
preacondicionadores KRR, haciéndolos ideales para aplicaciones prácticas.

Por más información ver:
https://iesta.fcea.udelar.edu.uy/charla-instituto-de-estadistica-precondicionadores-robustos-y-efectivos-para-metodos-de-regresion-por-kerneles/

 Saludos
       Diego



-- 
Ernesto Mordecki  <http://www.cmat.edu.uy/~mordecki/>
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