<div dir="auto">Just a reminder, see you there!<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Artur</div></div><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="auto"><<a href="mailto:stidle@andrew.cmu.edu">stidle@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Tue, Jul 30, 2019, 9:28 AM<br>Subject: Reminder - Thesis Defense - July 30th - 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>>, Mario Berges <<a href="mailto:marioberges@cmu.edu">marioberges@cmu.edu</a>>,  <<a href="mailto:labov1@llnl.gov">labov1@llnl.gov</a>><br></div><br><br>
  
    
  
  <div text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <p><i><b>Thesis Defense</b></i></p>
    <p>Date: July 30, 2019<br>
      Time: 3:00pm<br>
      Place: GHC 8102<br>
      PhD Candidate: Eric Lei</p>
    <p><b>Title: </b><b>Multi-view Relationships for Analytics and
        Inference</b></p>
    <p>Abstract:</p>
    <p>An interesting area of machine learning is methods for multi-view
      data, relational data whose features have been partitioned.
      Multi-view learning exploits relationships between views, giving
      it certain advantages over traditional single-view techniques,
      which may struggle to find these relationships or only learn them
      implicitly. These relationships are often especially salient in
      understanding the data or performing prediction. This work
      explores an underutilized approach in multi-view learning: to
      focus on multi-view relationships---the variables that govern
      relations between views---themselves as units of analysis.  We
      investigate how this approach impacts analytics and inference in
      ways that standard multi-view and single-view learning cannot. We
      hypothesize that by ignoring relations between views or factoring
      them in only indirectly, standard approaches risk overlooking key
      structure. Accordingly, our goal is to investigate the extent
      multi-view relationships can be characterized and employed as
      units of analysis in descriptive analytics and inference. We
      present novel methods to do so, either using domain knowledge or
      by learning from data, which reveal structure that alternative
      methods do not or have competitive performance with the state of
      the art. Empirical results are presented in several application
      domains. First, we use domain knowledge to assume a known form for
      multi-view relationships in the task of gamma source detection. We
      aggregate the views by filtering their inferences collectively to
      perform classification. Second, we assume multi-view relationships
      are linear and learn them from data in a different approach toward
      gamma source detection. Our method detects anomalies when these
      relationships are disrupted. Third, we relax the assumption of
      linearity and propose a novel clustering method that finds
      cluster-wise linear relationships. This method discovers
      explanatory structure in a medical problem. Fourth, we extend this
      method to classification and demonstrate its superior performance
      on a load monitoring problem.<br>
    </p>
    <p><b>Thesis Committee: </b><br>
      Artur Dubrawski (Chair)<br>
      Barnabas Poczos<br>
      Mario Berges<br>
      Simon Labov (Lawrence Livermore National Laboratory)</p>
    <pre class="m_-7070830092224821368moz-signature" cols="72">-- 
Diane Stidle
Graduate Programs Manager
Machine Learning Department
Carnegie Mellon University
<a class="m_-7070830092224821368moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:stidle@cmu.edu" target="_blank" rel="noreferrer">stidle@cmu.edu</a>
412-268-1299</pre>
  </div>

</div>