[ABE-L] Seminário DEST/UFMG em 07/06/2024

[Marcos Prates]

Caros,

Na próxima sexta-feira (07 de Junho, às 13:30h) o ciclo de Seminários do
Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do Dra. Raquel
Borges da Intel - USA.

Dr. Raquel Borges é formada em Estatística pela UFJF, com mestrado em
Estatística pela UFMG, e doutorado em Estatística pela Purdue University,
orientada pelo Dr. Arman Sabbaghi. Ela é cientista de dados na Intel
Corporation desde 2019. Suas áreas de interesse são Dados Complexos,
Inferência Bayesiana, Interpretabilidade e Manufatura Aditiva.

Title: Generalized predictive comparisons for complex model interpretation

Machine learning algorithms and models constitute the dominant set of
predictive methods for a wide range of complex, real-world processes and
domains. However, in general, it is difficult to interpret and validate the
patterns and insights inferred by the models. We propose a methodology
based on generalized predictive comparisons to interpret multiple inputs
and interesting functional forms of them to learn and interpret underlying
relationships between inputs and the outcome that are inferred by complex
models. We demonstrate the broad scope and significance of our generalized
predictive comparison methodology by illustrative simulations and case
studies.

O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "Seminários DEST
- UFMG".

https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg

Att,
Marcos Prates
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