סמינר דוקטורנטים - נושאים מתקדמים בסטטיסטיקה מודרנית

סמסטר א' תש"פ, שרייבר 210 קפלון 324 , ג' 13:00-15:00

מנחה: פרופ' דניאל יקותיאלי

פורמט: כל סטודנט יעביר הרצאה של שיעור כפול בנושא כלשהו ממבחר נושאים (יאושרו על ידי). ההרצאות תתייחסנה למאמרים מהשנים האחרונות. הדגש בהרצאות יהיה מתודולוגי.

נושאים אפשריים להרצאות:

· Factorization machines - https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf

· Clustering (Especially dbscan) - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217311815 (Review paper) 

· Variational inference (Deep learning) - https://arxiv.org/pdf/1601.00670.pdf (Even called variational inference for statisticians) 

· Word2Vec - https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf

· LSTM (long short term memory) - https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf

· Invariant scattering convolution in DP- https://arxiv.org/pdf/1203.1513.pdf

· Graphical model in DL- https://papers.nips.cc/paper/6379-composing-graphical-models-with-neural-networks-for-structured-representations-and-fast-inference.pdf

· deconvolution estimates of densities-  https://academic.oup.com/biomet/article/103/1/1/2390141 , https://arxiv.org/pdf/1511.06750.pdf and https://link.springer.com/article/10.1007/s11222-008-9086-7

לוח הרצאות:

תאריך	מרצה	נושא
19.11	יוסי עדי מפייסבוק	מבוא ל Deep Learning
26.11	ברק בריל	Deconvolution estimate of densities
3.12	צביאל פרוסטיג	Factorization machines
10.12	תומר לוי	Differential Privacy
17.12	טייוואן
24.12	אורן יובל	Learning curve in modern ML -- the "double descent" behavior
31.12	הפורום הביוסטטיסטי
7.1	ניר קרת
14.1	אסף רבינוביץ	"שימוש במבנה הקורלציה של הנתונים ב ML"
21.1	אימאן ג'לג'ולי