<div dir="ltr">Reenvío información sobre charla.<div>Saludos,</div><div><br><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Mauricio Delbracio</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:mdelbra@gmail.com">mdelbra@gmail.com</a>></span><br>Date: 2017-11-13 10:04 GMT-03:00<br>Subject: Charla sobre Clustering - M. Tepper - martes 21/11-16hs<br>To: todos iie <<a href="mailto:todos_iie@fing.edu.uy">todos_iie@fing.edu.uy</a>>, Marcelo Fiori - IIE - IMERL <<a href="mailto:mfiori@fing.edu.uy">mfiori@fing.edu.uy</a>>, Santiago Castro - InCo <<a href="mailto:sacastro@fing.edu.uy">sacastro@fing.edu.uy</a>>, Hector Cancela - INCO <<a href="mailto:cancela@fing.edu.uy">cancela@fing.edu.uy</a>>, Matias Di Martino <<a href="mailto:matiasdm@fing.edu.uy">matiasdm@fing.edu.uy</a>>, Diego Armentano <<a href="mailto:diego@cmat.edu.uy">diego@cmat.edu.uy</a>>, Guillermo Moncecchi <<a href="mailto:gmonce@fing.edu.uy">gmonce@fing.edu.uy</a>>, Paola Bermolen <<a href="mailto:paola@fing.edu.uy">paola@fing.edu.uy</a>>, lorena etcheverry <<a href="mailto:lorenae@fing.edu.uy">lorenae@fing.edu.uy</a>><br><br><br>Tenemos el agrado de tener de visita a Mariano Tepper, investigador<br>
del grupo de neurociencia del Flatiron Institute (Simons Foundation) y<br>
amigo de la casa.<br>
<br>
Mariano dará una charla sobre su trabajo actual, que muchos de ustedes<br>
(espero) encontrarán de interés.<br>
<br>
"Clustering is semidefinitely not that hard",  martes 21/11 a las 16hs.<br>
Sala de seminarios del Instituto de Física (7mo piso FING)<br>
<br>
Abajo +información. Favor reenviar a interesados.<br>
<br>
saludos,<br>
mauricio<br>
<br>
---<br>
<br>
Title:<br>
Clustering is semidefinitely not that hard<br>
<br>
Abstract:<br>
In recent years, semidefinite programs (SDP) have been the subject of<br>
interesting research in the field of clustering. In many cases, these<br>
convex programs deliver the same answers as non-convex alternatives<br>
and come with a guarantee of optimality. In this talk, I will argue<br>
that SDP-KM, a popular semidefinite relaxation of K-means, can learn<br>
manifolds present in the data, something not possible with the<br>
original K-means formulation. To build an intuitive understanding of<br>
SDP-KM's manifold learning capabilities, I will present a theoretical<br>
analysis on an idealized dataset. Additionally, SDP-KM even segregates<br>
linearly non-separable manifolds. As generic SDP solvers are slow on<br>
large datasets, I will also discuss the suitability of efficient<br>
algorithms to SDP-KM. These features render SDP-KM a versatile and<br>
interesting tool for manifold learning while remaining amenable to<br>
theoretical analysis.<br>
<br>
Bio:<br>
Mariano Tepper is currently a member of the neuroscience group at the<br>
Center for Computational Biology, Flatiron Institute. His research<br>
focuses on image processing, computer vision, pattern recognition, and<br>
machine learning. Previously, he was a research scientist at Duke<br>
University. Prior to working at Duke, he was postdoctoral research<br>
associate at the University of Minnesota. Tepper holds a Ph.D. and<br>
licentiate degree in computer science from the Universidad de Buenos<br>
Aires in Argentina and an M.S. in applied mathematics from the École<br>
Normale Supérieure de Cachan in France.<br>
</div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><span>Diego Armentano<br><a href="mailto:diegoax@gmail.com" target="_blank">diego@cmat.edu.uy</a><br><a href="http://www.cmat.edu.uy/%7Ediego/" target="_blank">http://www.cmat.edu.uy/~diego/</a><br>2 525 25 22 (109)</span></div></div>
</div></div>