Marquez votre calendrier pour la tournée de l’INCASS/SSC à travers le pays

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Vous voulez savoir sur quoi travaillent vos collègues de la communauté scientifique statistique du Canada ces jours-ci? Dans le cadre des célébrations du 50e anniversaire de la Société statistique du Canada (SSC), l’INCASS et la SSC se sont associées pour organiser une tournée de l’INCASS/SSC `a travers le pays avec de courts séminaires organisés dans des universités d’un océan à l’autre.

Chaque session mettra en vedette un conférencier invité parlant de ses recherches sur Zoom (et dans certains cas également en personne). Les séances seront animées par Joanna Mills Flemming, directrice associée, INCASS Atlantique et professeure au Département de mathématiques et de statistique de l’Université Dalhousie. Nous espérons que vous pourrez prendre une tasse de café et nous rejoindre !

À suivre

Vendredi 8 juillet | 12h–12h45 HAP
Université de la Colombie-Britannique
Sur Zoom

INSCRIVEZ-VOUS

Sparse Hamiltonian Flows (or: Bayesian Coresets Without All the Fuss)

Dr Trevor Campbell, professeur adjoint, Département de statistique, Université de la Colombie-Britannique
Animée par Dre Joanna Mills Flemming, directrice adjointe régionale, Atlantique, de l’INCASS

Résumé de la présentation (en anglais) : Bayesian inference provides a coherent approach to learning from data and uncertainty assessment in complex, expressive statistical models. However, algorithms for performing inference have not yet caught up to the deluge of data in modern applications. One approach—Bayesian coresets—involves replacing the large dataset with a small, weighted, representative subset of data during inference. The coreset is designed to capture the information from the full dataset, but be much less computationally expensive to store in memory and iterate over. Although the methodology is sound in principle, efficiently constructing such a coreset in practice remains a significant challenge: current methods tend to be complicated to implement, slow, require a secondary inference step after coreset construction, and do not enable model selection. In this talk, I will introduce a new method—sparse Hamiltonian flows—that addresses all of these challenges. The method involves first subsampling the data uniformly, and then optimizing a Hamiltonian flow parametrized by coreset weights and including periodic momentum quasi-refreshment steps. I will present theoretical results demonstrating that the method enables an exponential compression of the dataset in representative models, and that the quasi-refreshment steps reduce the KL divergence to the target. Real and synthetic experiments demonstrate that sparse Hamiltonian flows provide accurate posterior approximations with significantly reduced runtime compared with competing dynamical-system-based inference methods.

Cette conférence sera basée sur deux articles disponibles en ligne sous forme de prépublications :

À propos de la conférencière : Dr Campbell est professeur adjoint au Département de statistique de l’Université de la Colombie-Britannique. Ses recherches portent sur les algorithmes d’inférence bayésiens automatisés et évolutifs, les non paramétriques bayésiens, les données en continu et la théorie bayésienne. Il était auparavant associé postdoctoral conseillé par Tamara Broderick au Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) et à l’Institut des données, des systèmes et de la société (IDSS) au MIT, un doctorant sous Jonathan How au Laboratoire des systèmes d’information et de décision (LIDS) du MIT, et avant cela, il était dans le programme de sciences de l’ingénieur de l’Université de Toronto.

Sessions passées

You Are What You Eat: Advances in Marine Predator Diet Estimation Via Fatty Acids

Vendredi 17 juin | 12:00–12:45 p.m. ADT
Université du Nouveau-Brunswick à Saint John
Sur Zoom

Dre Connie Stewart, professeure, Département de mathématiques et de statistique, Université du Nouveau-Brunswick à Saint John
Animée par Dre Joanna Mills Flemming, directrice adjointe régionale, Atlantique, de l’INCASS

Résumé de la présentation (en anglais) : In marine ecosystems, estimating predator diets can be especially challenging since feeding cannot typically be directly observed. In this context, quantitative fatty acid signature analysis (QFASA) was devised as an indirect method of estimating predator diets and has successfully been applied to a variety of seabird species, marine mammals and fish.   The approach estimates the proportion of each prey species in a predator’s diet by matching the predator and prey fatty acid signatures.   

From a statistical methodology and analysis perspective, diet estimation by way of fatty acid data present several challenges, primarily because both the fatty acid signatures and diet estimates represent compositional data, but also due to a variety of practical considerations.  In collaboration with biologists at various institutions across Canada, my research has focused on extensions to QFASA, inference procedures for predator diets, and the development of new probabilistic models for diet estimation through fatty signature analysis.   In this talk, I will highlight some recent advances and ongoing work in this area.

Voitures, steaks et ouragans : une approche bayésienne aux problèmes inverses pour les vecteurs aléatoires

Vendredi 13 mai | 12h-12h45 TVP
Université Simon Fraser, Burnaby, Colombie-Britannique
Sur Zoom

Dr Don Estep, directeur scientifique, CANSSI
Animée par Dre Joanna Mills Flemming, directrice adjointe régionale, Atlantique, de l’INCASS

REGARDEZ L’ENREGISTREMENT DU SÉMINAIRE

RÉSUMÉ : L’inférence scientifique et la conception technique impliquent fréquemment le problème inverse de déterminer des informations sur l’état d’un système physique complexe à partir de données observées sur son comportement. J’ai rencontré ce genre de problème inverse pour la première fois à l’école doctorale avec des résultats quelque peu désastreux. L’analyse « après action » de cette expérience a eu plusieurs conséquences sur ma carrière, notamment un effort soutenu dans la formulation et la résolution de problèmes inverses pour des modèles de physique et d’ingénierie. Je donnerai une description intuitive de notre formulation bayésienne et de la solution des problèmes inverses dans le contexte de la cuisson des steaks et de la prévision des ondes de tempête d’ouragan. Je parlerai également des extensions de notre approche et de la relation avec d’autres statistiques bayésiennes.

À PROPOS DU CONFÉRENCIER : Dr Don Estep est directeur scientifique de l’INCASS et titulaire d’une chaire de recherche du Canada (niveau 1) au Département de statistique et de science actuarielle de l’Université Simon Fraser.

Prochainement

Vendredi 30 septembre| 12:00–12:45 p.m. MST | Université du Yukon, Whitehorse
Dre Lisa Kanary, Instructor, School of Business and Leadership,
Applied Science and Management

Vendredi 14 octobre | 12:00–12:45 p.m. EDT | Université McMaster, Hamilton, Ontario
Dr Lehana Thabane, professeur et directeur de département par intérim, Department of Health Research Methods, Evidence and Impact

Vendredi 18 novembre | 12:00–12:45 p.m. EST | Biogen, Montreal, Québec
Dre Gabrielle Simoneau, biostatisticien principal

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