ML Pub Club #20

Nova paradigma DNN predviđanja vremenskih serija donosi vrhunsku interpretabilnost otključavanjem generativnog procesa iza svake prognoze. 🚀  

Deep Convolutional Interpreters for Time Series (DCIts) omogućuje uvid specifičan za svaki uzorak generiranjem dinamičkih procesa i identificiranjem najutjecajnijih vremenskih serija te njihovih vremenskih kašnjenja. DCIts nudi lokalnu interpretabilnost kakvu tradicionalni globalni regresijski modeli ne mogu postići. Ova inovacija eliminira potrebu za računalno intenzivnim regresijama po uzorku, istovremeno se prilagođavajući promjenjivoj dinamici. 🎢  

Na nadolazećem ML Pub Clubu pridružit će nam se profesor Davor Horvatić, redoviti profesor na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu. Njegova istraživanja obuhvaćaju fiziku elementarnih čestica i složene sustave, s posebnim naglaskom na analizu vremenskih serija i razvoj inovativnih AI modela. S više od 50 publikacija citiranih preko tri tisuće puta, njegov rad pokriva teme od kvantne teorije polja pri konačnoj temperaturi i gustoći do mjera složenosti u vremenskim serijama i njihovim dinamičkim procesima. 👨‍🏫  

Davor će predstaviti…