Michael Jordan à Normale demain

Tomorrow (Tuesday, Oct. 2), Michael Jordan (Berkeley) will give a seminar at École Normale Supérieure, in French:

Mardi 2 octobre 2012 à 11h15. (Le séminaire sera précédé d’un café à 11 heures)
Salle W, Toits du DMA, Ecole Normale Supérieure, 45 rue d’Ulm, Paris 5e.

Diviser-pour-Régner and Inférence Statistique pour “Big Data”

Michael I. Jordan
Fondation Sciences Mathematiques de Paris & University of California, Berkeley

Dans cet exposé nous présentons quelques résultats récents dans le domaine d’inférence pour “Big Data”. Diviser-pour-régner est un outil essentiel du point de vue computationel pour aborder des problèmes de traitement de données à grande échelle, surtout vu la croissance récente de systèmes distribués, mais ce paradigme présente des difficultés lorsqu’il s’agit d’inférence statistique. Considérons, par exemple, le problème fondamentale d’obtenir des intervalles de confiance pour les estimateurs. Le principe du “bootstrap” suggère d’échantilloner les données à plusieurs reprises pour obtenir des fluctuations et donc des intervalles de confiance, mais ceci est infaisable à grande échelle. Si on fait appel à des sous-échantillons on obtient des fluctuations qui ne sont pas à l’échelle correcte. Nous présentons une approche nouvelle, la “bag of little bootstraps,” qui circonvient ce problème et qui peut être appliquée à des données à grande échelle. Nous parlerons aussi du problème de complétion de matrice à grande échelle, où l’approche de diviser-pour-régner est un outil practique mais qui soulève des problèmes théoriques. Le soutient théorique est fournit par des théorèmes de concentration de matrices aléatoires, et à ce propos nous présentons une approche nouvelle à la concentration de matrices aléatoires basée sur la méthode de Stein. [En collaboration avec Ariel Kleiner, Lester Mackey, Purna Sarkar, Ameet Talwalkar, Richard Chen, Brendan Farrell et Joel Tropp].

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