Mauro Maggioni inaugura la nueva temporada de coloquios ICMAT+UAM

Otro curso más, y ya van cinco, se pone en marcha el programa de coloquios conjuntos ICMAT+UAM. El invitado para esta primera cita, que tendrá lugar el próximo miércoles 17 de septiembre, será Mauro Maggioni, investigador en análisis armónico en la Universidad de Duke (EE.UU). Eugenio Hernández, investigador de la UAM organiza la jornada.

El próximo miércoles 17 de septiembre tendrá lugar, a las 12:00 en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), el coloquio “Geometric Methods for Statistical Learning and High-Dimensional Data”, dentro del programa conjunto de la UAM y el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT).

El encargado de esta primera cita será Mauro Maggioni, de la Universidad de Duke (EE.UU). Maggioni hizo su tesis doctoral en la Universidad de Washington en St. Louis, bajo la dirección de Guido Weiss. El título de su tesis, Discretization of continuous wavelet transforms, ya muestra su temprano interés en análisis armónico. Tras ello trabajó cinco años en la Universidad de Yale en colaboración con el grupo de Ronald Coifman. Desde el año 2006 Maggioni es profesor en Duke University.

Como el mismo describe, sus intereses como investigador abarcan “una variedad de problemas que surgen de la probabilidad, el análisis y la estadística en espacios de muchas dimensiones y grafos. Los problemas aparecen en numerosos campos en los que es necesario analizar datos con muchas dimensiones, como por ejemplo en el procesado de imagen, machine learning (aprendizaje máquina), la visión por ordenador, la biología, la química y las ciencias de materiales”.

Maggioni es autor de mas de 60 publicaciones en análisis armónico, teoría de aproximación y análisis multi-escala, inteligencia artificial y aprendizaje, procesos de difusión en grafos, y aplicaciones en imágenes médicas. “Entre sus principales contribuciones destacan los trabajos sobre diffusion maps y diffusion wavelets, así como la introducción de nuevos métodos geométricos para el análisis en multirresolución de datos en grandes dimensiones”, señala Eugenio Hernández, investigador de la UAM y organizador de este primer coloquio.

En su visita a Madrid hablará de las técnicas de reducción de dimensionalidad para problemas «big data«. Para ello se utilizan procesos de difusión, y técnicas a partir de sus relaciones con el análisis espectral del Laplaciano en grafos. Por otro lado, presentará nuevos métodos de aprendizaje de diccionarios, para representar datos generados por procesos aleatorios de manera eficaz y adaptativa. También se aplican a la posibilidad de clonar el generador de esas muestras.

Más información:

“Geometric Methods for Statistical Learning and High-Dimensional Data”, por Mauro Maggioni. Coloquio ICMAT+UAM. Miércoles 17 de septiembre a las 12:00.  Departamento de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).

Abstract del coloquio: http://www.icmat.es/seminarios/files/2014/coloquio-abstract-17-09-14.pdf

Página web de los coloquios: http://www.icmat.es/events/colloquium

Página web personal de Mauro Maggioni: http://www.math.duke.edu/~mauro/

Ágata A. Timón es responsable de Comunicación y Divulgación del ICMAT

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