[ABE-L] Seminários organizados pelo Statistical Learning Laboratory (SaLLy)
Paulo C Rodrigues
paulocanas em gmail.com
Sex Mar 21 10:24:00 -03 2025
Apenas corrigindo o dia e hora da palestra do Professor Immanuel M. Bomze
(University of Vienna, Austria): dia 24/03/2025 às 16h00.
Um abraço,
Paulo.
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Paulo Canas Rodrigues
*Professor*, Department of Statistics, Federal University of Bahia
<http://ufba.br>, Brazil
*Director*, Statistical Learning Laboratory (SaLLy) <http://sally.ufba.br/>
*President,* International Society for Business and
<https://www.isbis-isi.org/>Industrial Statistics
<https://www.isbis-isi.org/>
*President-Elect, International Association for Statistical Computing
<https://iasc-isi.org/>*
*Council Member*, International Statistical Institute <https://isi.cbs.nl/>
*Member of the Representative Council*, International Biometric Society
<https://www.biometricsociety.org/home>
*Vice-Coordinator*, Specialization in Data Science and Big Data
<http://ecd.ufba.br>
*Editor for*: CompStat <https://www.springer.com/journal/180>, SOIC
<http://www.iapress.org/index.php/soic>, Biom. Letters
<http://www.up.poznan.pl/biometrical.letters/>, Braz. J. Biom.
<http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ>
*CV Lattes*: http://lattes.cnpq.br/0029960374321970
*Web*: www.paulocanas.org
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On Fri, Mar 21, 2025 at 10:16 AM Paulo C Rodrigues <paulocanas em gmail.com>
wrote:
> Prezados Colegas,
>
> Temos o prazer de anunciar dois seminários, organizados pelo Statistical
> Learning Laboratory (SaLLy, www.SaLLy.ufba.br). Envio a informação
> completa abaixo.
>
> Pedimos que partilhem com os colegas que possam participar.
> Um abraço,
> Paulo.
>
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> *Palestrante*: Paula Brito (Universidade do Porto, Portugal)
> *Dia e hora*: 24/03/2025 às 15h00
> *Local*: Auditório do Instituto de Matemática e Estatística da
> Universidade Federal da Bahia (*presencial*)
>
> *Title*: Modelos Esparsos Robustos e Detecção de Observações Atípicas em
> Dados Distribucionais Multivariados
>
> *Abstract*: O modelo clássico de representação de dados é demasiado
> restritivo quando os dados a analisar não são números reais, mas incluem
> variabilidade. É o caso quando as unidades analisadas não são elementos
> isolados, mas grupos formados com base em propriedades comuns, e a
> variabilidade observada dentro de cada grupo deva ser considerada.
> Nesta apresentação, centramo-nos em dados numéricos distribucionais, em
> que, para cada variável, as unidades são descritas por distribuições
> empíricas. Cada distribuição é representada por uma medida de localização e
> intervalos interquantílicos, para um conjunto escolhido de quantis.
> Assume-se uma distribuição Gaussiana multivariada para o conjunto dos
> indicadores, com configurações alternativas restritas para a matriz de
> covariância.
> Com base neste modelo, é proposto um método para detectar observações
> atípicas multivariadas. O método baseia-se na distância de Mahalanobis,
> calculada com um estimador robusto e esparso da matriz de precisão. Um
> estudo de simulação analisa o comportamento do método proposto, uma
> aplicação a dados reais ilustra a sua aplicação prática. (trabalho conjunto
> com Pedro Duarte Silva e Peter Filzmoser)
>
> *Bio*: Paula Brito é Professora Associada da Faculdade de Economia da
> Universidade do Porto, onde lecciona Estatística e Análise de Dados a nível
> de licenciatura, mestrado, e doutoramento. É membro integrado do Grupo de
> Investigação em Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC
> TEC, Portugal. Tem um doutoramento em Matemática Aplicada pela Universidade
> Paris Dauphine (1991), e Agregação em Matemática Aplicada pela Universidade
> do Porto (2018). A sua investigação actual centra-se na análise de dados
> complexos multidimensionais, conhecidos como dados simbólicos, para os
> quais desenvolve abordagens estatísticas e metodologias de análise
> multivariada. Esteve envolvida em dois projectos de investigação europeus e
> coordenou a participação portuguesa no projeto H2020 FinTech. Paula Brito
> foi presidente da International Association for Statistical Computing
> (IASC-ISI) (2013-2015) e é presidente da Associação Portuguesa de
> Classificação e Análise de Dados (CLAD) desde 2021. É autora de um elevado
> número de artigos em revistas conceituadas, foi oradora convidada em várias
> conferências internacionais, é regularmente membro de comités de programa
> internacionais, e foi Chair das conferências internacionais COMPSTAT 2008 e
> IFCS 2022.
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>
> =========================================================
> *Palestrante*: Immanuel M. Bomze (University of Vienna, Austria)
> *Dia e hora*: 31/05/2023 às 16h00
> *Local*: Auditório do Instituto de Matemática e Estatística da
> Universidade Federal da Bahia (presencial)
>
> *Title*: Feature selection in biclassifying SVM by means of strict
> sparsity control
>
> *Abstract*: In some ML communities, researchers claim that obtaining
> local solutions of optimality criteria is often sufficient to provide a
> meaningful and accurate data model in real-world analytics. However, this
> is simply incorrect and sometimes dangerously misleading, particularly when
> it comes to highly structured problems involving non-convexity such as
> discrete decisions (binary variables). This talk will advocate the
> necessity of research efforts in the quest for global solutions and strong
> rigorous bounds for quality guarantees, showcased on one of the nowadays
> most popular domains -- cardinality-constrained models. These models try to
> achieve fairness, transparency and explainability in AI applications,
> ranging from
> Math.Finance/Economics to social and life sciences.
>
> Instead of using surrogates for the benefit of tractability, we propose to
> incorporate the true zero-norm into the base model and treat this either by
> MILP relaxations or else by lifting to tractable conic optimization models.
> Both in practice and in theory, these have proved to achieve much stronger
> bounds than the usual LP-based ones, and therefore they may, more reliably
> and based upon exact arguments, assess the quality of proposals coming from
> other techniques in a more precise way. With some effort invested in the
> theory, the resulting models are still scalable and would
> guarantee computational performance closer to reality and/or optimality
> (joint work with F.d'Onofrio, L.Palagi and B.Peng)
>
> *Bio*: Born 1958 in Vienna, Austria, Immanuel M. Bomze received his Ph.D.
> in Mathematics 1982 at the University of Vienna. After his Habilitation
> 1987, he held several visiting research positions at various research
> institutions across Europe, the Americas, Asia and Australia. He also
> gained some practical Operations Research experience during his employment
> by the national incumbent telecommunication operator. From 2004 until his
> retirement 2023 he held a chair (full professor) of Applied Mathematics and
> Statistics at the University of Vienna. Now he is active as Professorial
> Research Fellow at this university and at several institutions abroad.
>
> Bomze's research interests are in the areas of nonlinear optimization,
> qualitative theory of dynamical systems, game theory, mathematical modeling
> and statistics, where he has edited one and published four books, as well
> as over 140 peer-reviewed articles in scientific journals and monographs.
> The list of his co-authors comprises almost 100 scientists from more than a
> dozen countries in four continents. In 2014 he was elected Fellow of
> EurOpt, the Continuous Optimization Working Group of EURO, the Association
> of European Operational Research Societies, for which he served as
> President 2018-2020.
>
> He is an Associate Editor for five international journals. For several
> national science foundations and councils and for over 50 scientific
> journals he acted as a reporting referee. 2011-2017 he served as an Editor
> (Co-EiC) of the European Journal of Operational Research, one of the
> worldwide leading journals in the field. Since 2021, he serves as the sole
> Editor-in-Chief of the EURO Journal on Computational Optimization.
> =========================================================
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>
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> Paulo Canas Rodrigues
> *Professor*, Department of Statistics, Federal University of Bahia
> <http://ufba.br>, Brazil
> *Director*, Statistical Learning Laboratory (SaLLy)
> <http://sally.ufba.br/>
> *President,* International Society for Business and
> <https://www.isbis-isi.org/>Industrial Statistics
> <https://www.isbis-isi.org/>
> *President-Elect, International Association for Statistical Computing
> <https://iasc-isi.org/>*
> *Council Member*, International Statistical Institute
> <https://isi.cbs.nl/>
> *Member of the Representative Council*, International Biometric Society
> <https://www.biometricsociety.org/home>
> *Vice-Coordinator*, Specialization in Data Science and Big Data
> <http://ecd.ufba.br>
> *Editor for*: CompStat <https://www.springer.com/journal/180>, SOIC
> <http://www.iapress.org/index.php/soic>, Biom. Letters
> <http://www.up.poznan.pl/biometrical.letters/>, Braz. J. Biom.
> <http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ>
>
> *CV Lattes*: http://lattes.cnpq.br/0029960374321970
> *Web*: www.paulocanas.org
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