21.
jun
Machine Learning for Detecting Blocked Rain Gauges
ob 11:00
Na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani v okviru štipendije Fulbright Specialist Program gostimo izjemnega strokovnjaka, enega od pionirjev s področja strojnega učenja, zaslužnega profesorja Thomasa G. Diettericha z Univerze v Oregonu iz ZDA. V okviru obiska v Sloveniji bo izvedel serijo strokovnih predavanj, večino na FRI, dve pa na Institutu Jožef Stefan (IJS). Vabljeni!
Sreda, 21. junij 2023, 11.00-12.00, predavalnica fizikalnega seminarja, Institut Jožef Stefan, Jamova 39, Ljubljana.
Naslov: Machine Learning for Detecting Blocked Rain Gauges
Povzetek:
The Trans-Africa Hydrometeorological Observatory (TAHMO) is a network of more than 700 automatic weather stations deployed in 23 countries of sub-Saharan Africa. As with all sensor networks, sensors fail. This talk will describe machine learning methods that we have developed for detecting failed sensors in the TAHMO network. We started with the idea of applying general-purpose anomaly detection algorithms, and we have ended up developing a method to detect one specific (and very important) failure: blocked rain gauges. After a general introduction, we will describe our current method based on "neighbor regression" and its shortcomings. We will then describe a new method called Gaussian Processes with Bernoulli Observation Model (GP-BON). Experiments show that it works very well, and we are preparing to deploy it on the operational network. The overall lesson is that in some applications, we are forced to do detailed modeling to obtain a method that works well.
O predavatelju:
Thomas G. Dietterich (AB Oberlin College 1977; MS University of Illinois 1979; PhD Stanford University 1984) je zaslužni profesor na Fakulteti za elektrotehniko in računalništvo na Oregon State University in direktor inštituta za inteligentne sisteme (CoRIS). Dietterich je eden od pionirjev na področju strojnega učenja in je avtor več kot 225 recenziranih publikacij in dveh knjig. Njegove trenutne raziskovalne teme vključujejo robustno umetno inteligenco, robustne sisteme človek-UI ter aplikacije na področju trajnosti.
Dietterich že mnogo let prispeva k razvoju raziskovalne skupnosti. Je nekdanji predsednik Združenja za napredek umetne inteligence (AAAI) in ustanovni predsednik Mednarodnega združenja za strojno učenje (IMLS). Druge pomembne vloge vključujejo izvršnega urednika revije Machine Learning, soustanovitelja revije Journal for Machine Learning Research ter programskega vodjo konferenc AAAI 1990 in NIPS 2000. Trenutno je eden od moderatorjev kategorije cs.LG na arXiv.
Povezave:
