<div dir="ltr">Team,<div><br></div><div>Please come and cheer one of our own when they are making a decisive step towards becoming "Doctor Lei"!</div><div><br></div><div>It will be practically next door (NSH 3002) at 10am this Wednesday.</div><div><br></div><div>Artur<br><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Diane Stidle</strong> <span dir="ltr"><<a href="mailto:stidle@andrew.cmu.edu">stidle@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Mon, May 13, 2019 at 10:26 AM<br>Subject: Thesis Proposal - May 15th - Eric Lei - Multi-View Relationships for Analytics and Inference<br>To: <a href="mailto:ml-seminar@cs.cmu.edu">ml-seminar@cs.cmu.edu</a> <<a href="mailto:ML-SEMINAR@cs.cmu.edu">ML-SEMINAR@cs.cmu.edu</a>>,  <<a href="mailto:labov1@llnl.gov">labov1@llnl.gov</a>>, Mario Berges <<a href="mailto:marioberges@cmu.edu">marioberges@cmu.edu</a>><br></div><br><br>
  

    
  
  <div>
    <p><i><b>Thesis Proposal</b></i></p>
    <p>Date: May 15, 2019<br>
      Time: 10:00am<br>
      Place: NSH 3002<br>
      Speaker: Eric Lei</p>
    <p><b>Title: Multi-View Relationships for Analytics and Inference</b></p>
    <p>Abstract:<br>
      An interesting area of machine learning is methods for multi-view
      data. Classical multi-view literature typically exploits multiple
      views to reduce noise in data via conditional independence.
      However, the multi-view relationships themselves are underutilized
      as factors for analyzing the data. In this work, we investigate
      the usefulness of these relationships in descriptive analytics and
      inference. In Part I, we cover a problem in radiation detection
      about inference of latent variables that are shared dependencies
      of multiple views. We show how the views can be aggregated by
      filtering their inferences collectively using domain knowledge
      about their relationships. In Part II, we address the problem of
      modeling multi-view structure directly and applying such structure
      to descriptive analytics and inference. We propose a method for
      radiation detection that learns linear multi-view correlations and
      detects anomalies when these correlations are disrupted. Next, we
      extend this idea to nonlinear multi-view correlations by
      introducing a clustering method whose correlations are
      cluster-wise linear. This method is applied to perform descriptive
      analytics on a medical problem. Furthermore, we extend this work
      to classification and demonstrate it on a load monitoring problem.
      Lastly, we propose an extension to regression. <br>
    </p>
    <div><b>Thesis Committee:</b> <br>
      Artur Dubrawski (Chair)<br>
      Barnabas Poczos<br>
      Mario Berges<br>
      Simon Labov (Lawrence Livermore National Laboratory)</div>
    <div><br>
      <div dir="ltr">Link to draft thesis document: <a href="https://www.dropbox.com/s/uhl0swsodthsbw3/main1.pdf?dl=0" target="_blank">https://www.dropbox.com/s/uhl0swsodthsbw3/main1.pdf?dl=0</a></div>
    </div>
    <pre class="m_-4843605697981084267moz-signature" cols="72">-- 
Diane Stidle
Graduate Programs Manager
Machine Learning Department
Carnegie Mellon University
<a class="m_-4843605697981084267moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:stidle@cmu.edu" target="_blank">stidle@cmu.edu</a>
412-268-1299</pre>
  </div>

</div></div></div>