<div dir="ltr"><div><span style="white-space:pre-wrap">Caros,</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">Na próxima sexta-feira, 08 de março, às 14:00h, reiniciaremos os seminários do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da UFSCar-USP.</span></div><br><span style="white-space:pre-wrap">Nome: Dylan Molenaar (University of Amsterdam)</span><br><br><span style="white-space:pre-wrap">Título: Autoencoders for Latent Variable Modeling</span><br><br><div><span style="white-space:pre-wrap">Resumo: Latent variable models have many practical uses in modeling cross-sectional and longitudinal differences in multi-dimensional datasets. For instance, in psychometrics, latent variable models are used to model individual differences and account for measurement error in theoretical constructs like intelligence and personality, and in econometrics, latent variable models are used to dynamically model econometric measures like stock wages over time. Estimation of these latent variable models has been dominated by variations of maximum likelihood estimation, least squares estimation, and Bayesian estimation. Although for continuous data, estimation is relatively fast and easily applied to high-dimensional datasets, for discrete data, estimation is arguably more challenging. Therefore, recently interest has grown in estimating latent variable models using neural networks. In this talk, we focus on a specific neural network: The autoencoder. That is, we study how autoencoders from the field of deep learning (Goodfellow et al., 2016) can be used to estimate latent variable models for discrete data from psychometrics in a fast and non-parametric way. Various challenges are addressed including parameter consistency, missing data, and robustness in the setup of the encoder.</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">Local: ICMC- USP São Carlos. Sala 3-102</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><img src="cid:ii_ltg248gg0" alt="image.png" width="-10" height="-8"><br><br></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>          Rafael<br><br>--<br></div>Rafael Izbicki<br>Assistant Professor | Vice Director of Graduate Studies<br>Department of Statistics<br>Federal University of São Carlos (UFSCar)<br><a href="http://www.rizbicki.ufscar.br/" target="_blank">www.rizbicki.ufscar.br</a></div><div dir="ltr"><a href="http://www.small.ufscar.br" target="_blank">www.small.ufscar.br</a><br></div><div dir="ltr"><br><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>