<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">01 de julho</font></i>, às <i><font color="#ff0000">13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i>Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Esther Salazar</b>.<br><br>Esther é pesquisadora do FDA (Food and Drug Administration) nos EUA, e obteve o grau de Mestre e Doutora em Estatística pela UFRJ. Ela tem experiência de pesquisa como pós-doc no Statistical and Applied Mathematical Sciences Institute (SAMSI, EUA) e no Electrical and Computer Engineering Department (Duke University, EUA). Além disso, já foi docente do Electrical and Computer Engineering Department (Duke University). Suas áreas de pesquisa são: Bayesian analysis, survey data analysis, population modeling, biostatistics, public health, spatio-temporal modeling, nonparametric methods, computational statistics e machine learning techniques for big data.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<i><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w" target="_blank">Seminários DEST - UFMG</a></i>".<br><br>At.te,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********<br></b><br>Esther Salazar (FDA - Food and Drug Administration, EUA)<br><br><i>Flexible models for heterogeneous multiview data: applications to behavioral and fMRI data.<br></i><br>We present a probabilistic framework for learning with heterogeneous multiview data where some views are given as ordinal, binary, or real-valued feature matrices, and some views as similarity matrices. Our framework has the following distinguishing aspects: (i) a unified latent factor model for integrating information from diverse feature (ordinal, binary, real) and similarity-based views, and predicting the missing data in each view, leveraging view correlations; (ii) seamless adaptation to binary/multiclass classification where data consists of multiple feature and/or similarity-based views; and (iii) an efficient, variational inference algorithm which is especially flexible in modeling the views with ordinal-valued data (by learning the cutpoints for the ordinal data), and extends naturally to streaming data settings. Our framework subsumes methods such as multiview learning and multiple kernel learning as special cases. We demonstrate the effectiveness of our framework on several real-world and benchmark datasets.<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais<br></font></i></div></div></div></div></div></div>