Helmholtz Information & Data Science Academy Lectures
Die HIDA Lectures sind eine Veranstaltungsreihe, die die HIDA gemeinsam mit den sechs Helmholtz Information & Data Science Schools organisiert. Über das ganze Jahr laden die Data Science Schools herausragende internationale Data Scientists ein, über ihre aktuelle Forschung zu sprechen.
Da die Schools alle Helmholtz Forschungsbereiche - Energie; Erde und Umwelt; Gesundheit; Information; Materie sowie Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr - vetreten, wird die Reihe ein breites Spektrum von Themen wiedergeben und bietet die tolle Gelegenheit, in die Vielfalt aktueller Ansätze der Data Science einzutauchen.
Wir laden die interessierte Öffentlichkeit herzlich ein und ganz besonders Promovierende der Helmholtz-Gemeinschaft, die Einblick in die vielfältigen Aktivitäten der Schools und der HIDA gewinnen können aber vor allem mit internationalen Forscherinnen und Forschern über unterschiedliche Anwendungsfelder der Data Science diskutieren können.
Alle Veranstaltungen der Reihe sind öffentlich.
Gastgeber dieser HIDA Lecture ist die Helmholtz Einstein International Berlin Research School in Data Science HEIBRiDS.
HIDA Lectures @ HEIBRiDS
SafePredict and Friends
Dennis Shasha, Courant Institute of New York University
SafePredict is a meta-algorithm for machine learning applications that strategically refuses to accept the predictions of an underlying machine learning algorithm or algorithms. The goal is to achieve a user-specified correctness rate on the non-refused predictions without refusing too much. We show applications to an on-line learning setting in which the data-to-class mapping is not independent and identically distributed (not iid).In a related work, we look at classification problems where we are willing to guess, on average, k classes in the hope that one is correct. We compare such an approach in which we always choose the top k most likely classes.
Dennis Shasha is a Julius Silver Professor of computer science at the Courant Institute of New York University and an Associate Director of NYU Wireless. He has written technical books about database tuning, biological pattern recognition, time series, DNA computing, resampling statistics, causal inference in molecular networks, and automated verification of concurrent search structures. He has also written books of puzzles about a mathematical detective named Dr. Ecco, a biography about great computer scientists, and a book about the future of computing.
