[ABE-L] Manhã Temática do PIPGEs: Conectividade e Incerteza - Novas Perspectivas em Aprendizado de Máquina e Grafos. Dia 12/12.

[Rafael Izbicki]

Caros,

Gostaríamos de convidá-los para a *Manhã Temática do PIPGEs: **Conectividade
e Incerteza - Novas Perspectivas em Aprendizado de Máquina e Grafos*, que
será realizada no *CINA–UFSCar*, em São Carlos. Será uma tarde de palestras
e discussões sobre detecção de comunidades, predição conforme e
conectividade cerebral.
Palestrantes Confirmados:

🔹 *Inés Armendáriz* (Universidad de Buenos Aires, IME, Universidad de São
Paulo – visitante)
*Título:* *Semisupervised community detection with random walks*
*Resumo: *In this talk we will discuss a method to identify communities in
the stochastic block model (SPB) with supervised nodes. SBMs are
generalizations of Erdős–Rényi graphs that include a community structure,
in which different subsets of nodes (called communities) exhibit similar
behavior in terms of their connections; in the assortative case, which is
our focus, nodes within the same community are more likely to connect to
each other than to nodes in other communities. The community detection
problem consists of providing estimators that recover the underlying
partition of one of these graphs from the observation of the graph of
connections. In the semi-supervised case, one also has access to the
community labels of a small number of nodes in the graph, which can be used
to aid the estimation. There are several approaches to this problem: by
minimizing an energy functional, spectral methods, and algorithms that use
eigenfunctions of the p-Laplacian. In our work, we use random walks to
determine, for each node, the community whose superpervised nodes are more
easily accessible from the given node. We provide consistency results
(asymptotic accuracy for our estimators) and efficiency guarantees for
computing them. Joint work with Nicolás Agote, Pablo Ferrari and Florencia
Leonardi.

🔹 *Helton Graziadei de Carvalho* (DEs-UFSCar)
*Título:* *Predição Conforme: Um passeio por fundamentos, aplicações e
novidades*
*Resumo: *Neste seminário, discutirei a predição conforme e seu papel na
quantificação de incerteza em modelos preditivos. Abordarei os princípios
que garantem as propriedades de cobertura, ilustrando com aplicações em que
tenho trabalhado recentemente. Comentarei ainda avanços recentes da área,
incluindo extensões para dados não permutáveis e métodos que dispensam a
necessidade de conjuntos de calibração.

🔹 *Loriz Francisco Sallum* (PIPGEs-UFSCar/USP)
*Título:* *Integração entre Redes Complexas e Aprendizado de Máquina na
Análise da Conectividade Funcional Cerebral*
*Resumo: *Os transtornos mentais estão entre os maiores desafios da
neurociência, especialmente quando buscamos diagnósticos precisos e também
compreender como alterações sutis na dinâmica cerebral podem influenciar
comportamento e cognição. Nesta palestra, exploraremos como métodos de
aprendizado de máquina e de redes complexas têm transformado a forma de
analisar a conectividade funcional do cérebro a partir de dados de
neuroimagem. Discutiremos como a modelagem de redes cerebrais permite
investigar padrões de organização e identificar assinaturas funcionais
relacionadas a diferentes condições clínicas. Serão apresentados exemplos
de como métricas de conectividade e técnicas computacionais podem revelar
alterações em processos cognitivos, sociais e motores, contribuindo para
diagnósticos mais precisos, acompanhamento de progressão de doenças e
possível desenvolvimento de abordagens mais personalizadas. O tema
apresentado destaca como a integração entre teoria de redes complexas e
métodos de aprendizado de máquina pode ampliar a capacidade de
interpretação de dados de neuroimagem, oferecendo novas perspectivas sobre
a organização funcional do cérebro, tanto em condições típicas quanto em
diferentes transtornos mentais e neurodegenerativos.

Haverá também um espaço para troca de ideias durante o coffee break.

Esperamos vocês!

Atenciosamente,

Daiane Zuanetti, Sandro Gallo e Rafael Izbicki

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--
Rafael Izbicki
Associate Professor | Vice Director of Graduate Studies
Department of Statistics
Federal University of São Carlos (UFSCar)
https://rafaelizbicki.com/
https://small-research.github.io/website
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