Шосте засідання Студентського математичного семінару: "PAC навчання та топологія", 24 квітня

Дата: 24 квітня (четвер)Початок: 17:00Місце: онлайн Модель PAC (probably approximately correct) learning, запропонована Леслі Веліантом ще у 1980-х роках, є одним із фундаментальних фреймворків теорії машинного навчання.Попри свою абстрактність, вона залишається актуальною і досі слугує основою для значної частини теоретичних досліджень у ML. На семінарі ми розглянемо PAC-модель під несподіваним, але природним кутом — з точки зору топології. Зокрема, обговоримо використання топологічних інструментів, таких як теорема Борсука—Уляма, для аналізу стабільності навчання. В якості прикладу розберемо топологічно обґрунтований бар’єр для list-replicable learning.Семінар буде особливо цікавим для тих, хто заглиблюється в теорію машинного навчання або працює на перетині математики та ML — незалежно від курсу навчання чи університету. Спікер: Богдан Чорномаз, PhD, постдок факультету математики Техніону — Ізраїльського технологічного інституту. Реєстрація за посиланням: forms.kse.ua/...-NYCseWhVBxdmzD3Z33e7Bgps Контактна особа: Катерина Олегівна Антошина -викладачка математики факультету комп’ютерних наук KSE, kantoshyna@kse.org.ua У разі питань: www.facebook.com/events/1186341276835809

Апр 22, 2025 - 09:15

Шосте засідання Студентського математичного семінару: "PAC навчання та топологія", 24 квітня

Дата: 24 квітня (четвер)
Початок: 17:00
Місце: онлайн

Модель PAC (probably approximately correct) learning, запропонована Леслі Веліантом ще у 1980-х роках, є одним із фундаментальних фреймворків теорії машинного навчання.
Попри свою абстрактність, вона залишається актуальною і досі слугує основою для значної частини теоретичних досліджень у ML.

На семінарі ми розглянемо PAC-модель під несподіваним, але природним кутом — з точки зору топології. Зокрема, обговоримо використання топологічних інструментів, таких як теорема Борсука—Уляма, для аналізу стабільності навчання. В якості прикладу розберемо топологічно обґрунтований бар’єр для list-replicable learning.
Семінар буде особливо цікавим для тих, хто заглиблюється в теорію машинного навчання або працює на перетині математики та ML — незалежно від курсу навчання чи університету.

Спікер: Богдан Чорномаз, PhD, постдок факультету математики Техніону — Ізраїльського технологічного інституту.

Реєстрація за посиланням: forms.kse.ua/...-NYCseWhVBxdmzD3Z33e7Bgps

Контактна особа: Катерина Олегівна Антошина -
викладачка математики факультету комп’ютерних наук KSE, kantoshyna@kse.org.ua

У разі питань: www.facebook.com/events/1186341276835809