Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 19. априла 2023, са почетком у 19 часова.
Предавач: Joao Paulo Carvalho, INESC-ID/Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Portugal
Наслов предавања: FUZZY FINGERPRINTS: FROM USER IDENTIFICATION TO LARGE LANGUAGE MODELS
Апстракт: Fuzzy Fingerprints (FFP) are a frequency-based compact classification technique inspired by human fingerprints. They usually perform and compare well against other machine learning techniques when the number of classes is very large. FFPs have been used and adapted for tasks such as mobile phone user identification, web user identification, text authorship attribution, Tweet Topic Detection, prediction of Intensive Care Unit readmissions from medical text notes, Memory-based Collaborative filtering solutions in the Recommendation Systems domain, or cyberbullying detection in social networks.
FFPs have been successfully used as an interpretable text classification technique, but, like most other techniques, have lately been largely surpassed in performance by Large Pre-trained Language Models (LLM), such as BERT or RoBERTa. However, these LLM suffer from the lack of interpretability and explainability. Recently we were able to combine the interpretability and compact characteristics of the FFP framework with the robustness of the large pre-trained models and shown that, even with a small FFP size, this new architecture can generalize and compete with the results from fine-tuned LLM models.
Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан уживо уз онлајн пренос у среду, 19. априла 2023, у сали БИМ Математичког факултета са почетком у 18.15.
Предавач: Андреа Симеон (Михајловић), Институт Биосенс
Наслов предавања: MULTI-VIEW BOOSTING WITH ADVERSARIAL MULTI-ARM BANDITS ON INCOMPLETE MICROBIOME VIEWS
Биографија предавача, апстракт предавања и Webex линк су доступни на
http://bioinfo.matf.bg.ac.rs/
Организатори семинара Биоинформатика су Српско друштво за биоинформатику и рачунарску биологију (http://www.birbi.matf.bg.ac.rs/) и Математички факултет Универзитета у Београду.
детаљније
Наредни састанак Семинара Катедре за вероватноћу и статистику биће одржан у уторак, 18. априла 2023, у сали 840 Математичког факултета, са почетком у 17:15 часова.
Предавач: Милена Вулетић (Универзитет у Оксфорду)
Наслов предавања: Fin-GAN: FORECASTING AND CLASSIFYING FINANCIAL TIME SERIES VIA GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
Абстракт: We investigate the use of Generative Adversarial Networks (GANs) for probabilistic forecasting of financial time series. To this end, we introduce a novel economics-driven loss function for the generator. This newly designed loss function renders GANs more suitable for a classification task, and places them into a supervised learning setting, whilst producing full conditional probability distributions of price returns given previous historical values. Our approach moves beyond the point estimates traditionally employed in the forecasting literature, and allows for uncertainty estimates. Numerical experiments on equity data showcase the effectiveness of our proposed methodology, which achieves higher Sharpe Ratios compared to classical supervised learning models, such as LSTMs and ARIMA.
Предавање је могуће пратити и онлајн, путем следећег линка:
https://zoom.us/j/95910978522?pwd=T2U2aXY2VklHZHh6aiswQTQ2RXREdz09
Meeting ID: 959 1097 8522
Passcode: 451968
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 13. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ од 12.15 до 13.30 часова.
Предавач: Раде Живаљевић
Наслов предавања: ГЕЈЛОВА ТРАНСОРМАЦИЈА И ОРЈЕНТИСАНИ МАТРОИДИ (2. део)
Апстракт: Гејлова трансформација, као метод за изучавање комбинаторне структуре конвексних политопа, има и неочекиване и врло интересатне примене у математици и природним наукама. У овом и следећим предавањима следимо неке од ових примена, нпр. Антона Ајзенберга који у свом блогу https://vk.com/wall-174278716_361?lang=en говори о примени на фазне дијаграме у геоехемији. Видећемо и каква је улога Гејлове трансформације у теорији орјентисаних матроида, али биће речи и о везама са интеграбилним динамичким системима и другим темама. Предавања су из класе "креда луталица" (тј. намењена су широј публици и сви су позвани да дају свој допринос).
Напомене: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/XZawgjASPavABY37A/2t2yGBvU01onPAP3aSUKiNFb2Skjk-3w5XJruW-yaZh
Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/sd3bebvvcBSNtN78B
детаљније
Математички факултет ће при упису за школску 2024/25. годину као један од услова имати тест склоности.
Поред успеха из математике и српског језика, из треће групе предмета на државној матури вредноваће се предмети физика или информатика.
Благовремено ће бити објављен начин бодовања успеха из средње школе, са државне матуре и теста склоности.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 12. априла 2023, са почетком у 19 часова.
Предавачи: Милош Кошпрдић, Никола Милошевић, Bayer, Истраживачко-развојни институт за вештачку интелигенцију Србије
Наслов предавања: ПРЕПОЗНАВАЊЕ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИМЕНОВАНИХ ЕНТИТЕТА БЕЗ И СА МАЛО ПРИМЕРА
Апстракт: Код препознавања именованих ентитета у специфичним доменима као што је биомедицински често је потребно додати нови тип именованог ентитета. Међутим, креирање података са примерима за машинско учење је често скуп, дуготрајан, и досадан посао. У овој презентацији ћемо представити алгоритам машинског учења заснован на трансформер моделима који је у стању да успешно препозна нове именоване ентитете без задатих примера тог ентитета у току учења (zero-shot learning). Такође, развили смо и методу која омогућава фино подешавање модела на основу само неколико примера. Фино подешавање уз помоћ само једног или 10 примера даје резултате који су готово упоредиви са тренирањем модела на целом скупу од неколико хиљада примера. Овај метод је плод сарадње фармацеутске компаније Bayer и Истраживачко-развојног института за вештачку интелигенцију Србије.
Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 11. априла 2023, у сали 809 Математичког факултета са почетком у 18 часова.
Предавач: Dr Marco Fenucci, NEO Dynamicist, ESA NEO Coordination Centre – Deimos Space, Italy
Наслов предавања: PROPER ELEMENTS OF NEAR-EARTH ASTEROIDS: THEORY, APPLICATIONS, AND NEW RESULTS
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн и уживо у уторак, 11. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Предавач: Никола Зорнић, Факултет организационих наука, Универзитет у Београду
Наслов предавања: МЕТОДОЛОШКИ ОКВИР ЗА ИНТЕГРАЦИЈУ АЛГОРИТАМА МАШИНСКОГ УЧЕЊА У МОДЕЛЕ СИМУЛАЦИЈЕ ЗАСНОВАНЕ НА АГЕНТИМА
Апстракт: Моделирање и симулација засновани на агентима је један од новијих приступа у рачунарској симулацији. Овај вид симулације се најчешће користи за представљање комплексних система и заснован је на аутономним агентима и њиховим међусобним интеракцијама. Подаци су нам све доступнији, што треба искористити и приликом изградње модела. Коришћењем историјских података могуће је научити алгоритме машинског учења и користити их за ново доношење одлука. Овим алгоритмима је могуће заменити традиционално коришћену функцију корисности, а која у моделе уноси одређени ниво субјективности и умањује веродостојност модела. Коришћењем хибридног приступа и интеграцијом алгоритама машинског учења у моделе симулације засноване на агентима повећава се ниво квалитета одлучивања агената у међусобним интеракцијама.
Напомена: Линк за онлајн приступ:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So
За активно учешће неопходна је регистрација преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/wnz6oyxsQsy29LfJA/MjQ__eH607WeAL9X7IFtUI98xdQQgVkp-ljiEKPPfXr
детаљније
У јакој конкуренцији од 1400 ученика и више од 200 наставника широм Србије, свечано су проглашени победници првог националног такичења у астрофотографији које је организовао Национални комитет за образовање из астрономије при Међународној астрономској унији, у партнерству са итраживачко развојним центром United Cloud.
Одлуком стручног жирија, три најбоље фотографије припадају:
1. награда: тим ученика ”Milky Way”, 3. разред, Пожаревачка гимназија, Пожаревац
2. награда: тим ученик ”Синиша Јанић Власотинци”, 8. разред, Основна школа ”Синиша Јанић”, Власотинце
3. награда: тим ученика ”Вук1”, 7. разред, Основна школа ”Вук Караџић”, Београд
Изложба Усликај ноћно небо до краја априла може се посетити у оквиру Дана отворених врата Астрономске опсерваторије 29. априла, или заказати као групна посета путем мејла posete@aob.rs.
Покровитељи такмичења су: Друштво Астронома Србије, Универзитет у Београду - Математички факултет, Астрономска Опсерваторија Београд, Математички институт Српске Академије Наука и Уметности, и истраживачко развојни центар United Cloud и EPSON Србија.
Више детаља на: https://sites.google.com/view/uslikajnocnonebo/
Албум са фотографијама можете видети овде.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак, 6. априла 2023. са почетком у 18 часова.
Предавач: Јелена Марковић
Наслов предавања: КЕЛЕРОВА ХИПОТЕЗА
Апстракт предавања је доступан на следећој адреси:
http://computing.math.rs/files/2023-04-06-jelena-markovic.pdf
Линк за приступ предавању: http://computing.math.rs/meet
детаљније
