Seminar Katedre za verovatnoću i statistiku, 18. septembar 2024.

Naredni sastanak Seminara biće održan u sredu, 18. septembra 2024, u sali 840 Matematičkog fakulteta sa početkom u 12 časova. Biće održana dva predavanja.

Predavač: Jelena Radojević, Matematički fakultet Univerziteta u Beogradu

Naslov predavanja: METODA ZA SMANJENJE DIMENZIJE PODATAKA ZASNOVANA NA PIRSONOVOM KOEFICIJENTU KORELACIJE

Apstrakt: Na predavanju će biti predstavljena metoda za rešavanje problema visoke dimenzionalnosti predstavljena u radu Fan i Lv (2008). Uveden je koncept sigurnog selektovanja (eng. sure screening) koji podrazumeva da svi važni prediktori prežive proces selekcije promenljivih sa verovatnoćom koja teži 1. Selektovanje se vrši na osnovu marginalnih korelacija između prediktora i zavisne promenljive. Glavna prednost ove metode jeste njena jednostavnost, dok je mana nemogućnost detektovanja nelinearnih zavisnosti. U literaturi se mogu naći različiti pristupi prevazilaženja ovog problema. Neke od njih pomenućemo na predavanju, kao i trenutni pravac našeg istraživanja koji je u vezi sa tim.

Literatura: Fan, J., & Lv, J. (2008). Sure independence screening for ultrahigh dimensional feature space. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 70(5), 849-911.

Predavač: Kristina Matović, Institut Vlatacom & Matematički fakultet UB

Naslov predavanja: DIFERENICIJALNA PRIVATNOST U VREMENSKIM SERIJAMA: IZAZOVI OČUVANJA PRIVATNOSTI U ERI DIGITALIZACIJE

Abstrakt predavanja:

Napredak u modernim tehnologijama doveo je do široke primene senzora za prikupljanje podataka, koji se potom koriste za istraživanja različitih fenomena i generisanje relevantnih statistika. Javna dostupnost ovih podataka postavlja pitanje očuvanja privatnosti pojedinaca, što zahteva razvoj algoritama koji osiguravaju privatnost uz istovremeno održavanje relevantnosti podataka. Danas je metoda diferenicijalne privatnosti jedan od najpouzdanijih i najšire korišćenih pristupa za zaštitu podataka.

Primena diferenicijalne privatnosti na vremenske serije donosi specifične izazove u poređenju sa drugim tipovima podataka zbog njihove kompleksnosti, obima, vremenskih korelacija i dinamičke prirode. U okviru ovog predavanja razmatramo postojeće metode za privatizaciju agregiranih vremenskih serija, analiziramo njihove prednosti i nedostatke, kao i praktične primene, sa osvrtom na ključne izazove i pravce našeg trenutnog istraživanja.

Napomena: Predavanja je moguće pratiti i na daljinu preko ZOOM platforme

https://zoom.us/j/94882413303?pwd=clL3bGu025vofbVluwD5E2gmIiEKbu.1

Meeting ID: 948 8241 3303
Passcode: 689658


 Ostavite vaš komentar 

Komentari(0)

Nažalost nije moguće ostaviti komentar.