<div dir="ltr">This can be of interest to many of us.<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="auto"><<a href="mailto:stidle@andrew.cmu.edu">stidle@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Mon, Apr 11, 2022 at 9:22 AM<br>Subject: Reminder - Thesis Defense - April 11, 2022 - Maria Jahja - Sensor Fusion Frameworks for Nowcasting<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:jsharpna@ucdavis.edu">jsharpna@ucdavis.edu</a>><br></div><br><br>
  
    
  
  <div>
    <p><i><b>Thesis Defense</b></i></p>
    <p>Date: April 11, 2022<br>
      Time: 2:30pm (EDT) (Remote)<br>
      PhD Candidate: Maria Jahja<br>
                                  (Statistics & Machine Learning
      PhD)</p>
    <p><b>Title: Sensor Fusion Frameworks for Nowcasting</b></p>
    <div style="color:rgb(0,0,0)"><b>Abstract:</b></div>
    <div style="color:rgb(0,0,0)">A fundamental task in many online time
      series settings is to estimate the finalized value of a signal
      that will only be fully observed at a later time. The goal in
      nowcasting is to produce such estimates using contemporaneous
      information; this differs from the task of forecasting, which
      learns from past data to predict future values. In this thesis, we
      study sensor fusion (SF), a sequential nowcasting framework
      derived from a process-agnostic Kalman filter (KF), and detail two
      (mathematically equivalent) reformulations: first to the standard
      KF itself via an augmented measurement space, and then to an
      equality-constrained regression problem. We leverage these
      equivalences to port several established ideas (e.g.,
      regularization schemes) in regression to dynamical systems.<br>
      <br>
      In settings where only convolved outcomes of the signal can be
      observed, several new challenges arise: (i) deconvolution to infer
      the latent state, (ii) subsequent uncertainty propagation through
      SF, and (iii) reconvolution frameworks to evaluate performance.
      Towards solving these challenges, we introduce new methodology to
      perform and evaluate real-time nowcasting by deconvolution with
      specialized regularization techniques, which can prepend the SF
      framework. We motivate our work throughout by applications to
      track disease activity of influenza and COVID-19 in the United
      States.</div>
    <div style="color:rgb(0,0,0)"><br>
    </div>
    <div style="color:rgb(0,0,0)">
      <div><b>Thesis Committee:</b></div>
      <div>Ryan Tibshirani, Chair</div>
      <div>Roni Rosenfeld</div>
      <div>Valérie Ventura</div>
      <div>Larry Wasserman</div>
      James Sharpnack (UC Davis) <br>
    </div>
    <div><br>
      Zoom Meeting Link:<br>
      <a href="https://cmu.zoom.us/j/98710500061?pwd=SFJLUGFyMjg5ek9naU44K2tDeW90Zz09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/98710500061?pwd=SFJLUGFyMjg5ek9naU44K2tDeW90Zz09</a><br>
      Meeting ID: 987 1050 0061<br>
      Passcode: 434421</div>
    <div><br>
    </div>
    <div>
      <div>Link to Draft Document:<b><br>
        </b><a href="https://drive.google.com/file/d/13LD1fIF9dGNDH3mQgX1Au5Vxq4yXLARe/view?usp=sharing" target="_blank">https://drive.google.com/file/d/13LD1fIF9dGNDH3mQgX1Au5Vxq4yXLARe/view?usp=sharing</a></div>
    </div>
    <pre cols="72">-- 
Diane Stidle
Graduate Programs Manager
Machine Learning Department
Carnegie Mellon University
<a href="mailto:stidle@andrew.cmu.edu" target="_blank">stidle@andrew.cmu.edu</a></pre>
  </div>

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