Małgorzata Bogdan: Techniki regularyzacyjne w statystyce wielowymiarowej

Serdecznie zapraszamy pracowników oraz studentów na seminarium wydziałowe, które odbędzie się we wtorek 25 marca o godz. 12.30 (Instytut Informatyki, sala 119). Prelegentem będzie prof. Małgorzata Bogdan, która wygłosi wykład pt. Techniki regularyzacyjne w statystyce wielowymiarowej

Przed wykładem od 12:00 Dziekan zaprasza tradycyjne ciastka i kawę w holu przed salą wykładową.

Streszczenie: Wraz ze wzrostem liczby zmiennych w analizie danych rośnie ryzyko przeuczenia modeli oraz trudności związane z interpretacją wyników. Regularyzacja stanowi kluczowe narzędzie pozwalające na redukcję wymiarowości, poprawę uogólnienia modeli oraz skuteczniejszą selekcję istotnych zmiennych. W trakcie wykładu omówione zostaną dwie kluczowe techniki regularyzacyjne: LASSO i SLOPE, które umożliwiają wyzerowanie części parametrów, a w przypadku SLOPE także ich adaptacyjne grupowanie.

W pierwszej części wprowadzimy pojęcie regularyzacji i przedstawimy założenia przy których LASSO i SLOPE są w stanie skutecznie identyfikować rzeczywiste niskowymiarowe modele probabilistyczne generujące dane. Zaprezentujemy również wyniki symulacji ilustrujące korzyści tych metod w kontekście predykcji i interpretacji modeli.
W drugiej części skupimy się na praktycznych zastosowaniach SLOPE, takich jak kontrola fałszywych odkryć w badaniach asocjacyjnych genomu (GWAS) oraz budowa oszczędnych portfeli inwestycyjnych i śledzenie indeksów giełdowych.