Dr. Oliver Grothe

Director del Departamento de Analítica y Estadística en el Instituto de Tecnología Karlsruhe

Tema de la conferencia

Introducción a las cópulas con aplicaciones en machine learning y preprocesamiento de datos

Resumen:

Cualquier distribución multivariante se puede descomponer en sus distribuciones marginales y su estructura de dependencia, donde la estructura de dependencia está representada por una función de cópula. En esta charla, brindamos una introducción al modelado de cópulas, sus fundamentos teóricos y enlaces a los desafíos actuales en el aprendizaje automático. Al hacerlo, queremos enfatizar la importancia de esta herramienta estadística para los investigadores en aprendizaje automático y ciencias de la información. Señalamos la estrecha relación con conceptos familiares para estos investigadores, como información mutua o entropía. Tomar la perspectiva del modelado de cópula significa identificar patrones, estructuras o asociaciones en los datos sin distraerse con la escala de variables individuales. A lo largo de la charla, damos ejemplos de aplicaciones prometedoras de cópulas en áreas como modelos generativos, aprendizaje de representaciones, aumento de datos, modelado de redes bayesianas y detección de anomalías.

Biografía del Ponente

Oliver Grothe es profesor titular de análisis y estadística y decano de estudios de economía matemática en el Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT). Recibió su doctorado en 2008 de la Universidad de Colonia como parte del Research Training Group for Risk Management y recibió la venia legendi en estadística y econometría en 2013. Adquirió conocimientos sobre temas relevantes para la práctica a través de su trabajo de consultoría para proveedores de energía. Oliver Grothe tiene numerosos intereses de investigación interdisciplinarios entre análisis, estadísticas y aprendizaje automático. Sus áreas particulares de enfoque incluyen estructuras de dependencia en datos, redes y procesos de alta dimensión, medición de riesgos y modelado de mercados financieros, predicción y diseño óptimo en mercados de energía y problemas en estadísticas médicas.