Tülay Adali, professeur distingué au département d'informatique et de génie électrique de l'UMBC, présentera ses travaux sur le thème "Matrix and Tensor Factorizations for Data Fusion".
Résumé : Dans de nombreux domaines aujourd'hui, comme les neurosciences, la télédétection, les sciences sociales computationnelles et les sciences physiques, de multiples ensembles de données sont facilement disponibles. Les factorisations matricielles et tensorielles permettent l'analyse conjointe, c'est-à-dire la fusion, de ces multiples ensembles de données de manière à ce qu'ils puissent interagir et s'informer mutuellement tout en minimisant les hypothèses sur leurs relations inhérentes. Un avantage clé de ces méthodes est l'interprétabilité directe de leurs résultats. Cet exposé présente un aperçu des principaux modèles qui ont été utilisés avec succès pour la fusion d'ensembles de données multiples. Des exemples basés sur l'analyse des composantes indépendantes et des vecteurs indépendants ainsi que sur la décomposition polyadique canonique sont discutés plus en détail avec des exemples de fusion de données de neuro-imagerie. L'importance de la reproductibilité informatique est également abordée, en mettant l'accent sur sa relation avec la correspondance des modèles et l'interprétabilité.
Tülay ADALI a obtenu un doctorat en génie électrique de l'Université d'État de Caroline du Nord, à Raleigh, NC, aux États-Unis en 1992 et a rejoint le corps enseignant de l'Université du Maryland Baltimore County (UMBC), à Baltimore, MD, la même année. Elle est actuellement Professeur universitaire distingué au département d'informatique et de génie électrique de l'UMBC.
Elle a été active dans les organisations de conférences. Elle a été et sera Présidente technique en 2017, Présidente des sessions spéciales en 2018 et 2024, Présidente de la publicité en 2000 et 2005 de la conférence internationale de l'IEEE sur l'acoustique, la parole et le traitement des signaux (ICASSP), Présidente générale/technique des ateliers de l'IEEE sur l'apprentissage automatique pour le traitement des signaux (MLSP) et les réseaux neuronaux pour le traitement des signaux en 2001-2009, 2014 et 2023. Elle est également membre de nombreux conseils d'administration et comités techniques de l'IEEE Signal Processing Society (SPS). Elle a été présidente du comité technique NNSP/MLSP de 2003 à 2005 et de 2011 à 2013, et vice-présidente de la SPS pour les orientations techniques de 2019 à 2022. Elle est actuellement la Présidente élue de l'IEEE Brain Initiative.
Le professeur Adali est membre de l'IEEE et de l'AIMBE, titulaire d'une bourse Fulbright et conférencière émérite de l'IEEE SPS. Elle est lauréate du prix Humboldt Research, du prix du meilleur article de l'IEEE SPS, du prix SPIE Unsupervised Learning and ICA Pioneer, du prix de la recherche de l'University System of Maryland Regents et du prix NSF CAREER. Ses recherches actuelles portent sur le traitement statistique du signal, l'apprentissage automatique et leurs applications, en particulier dans le domaine de l'analyse et de la fusion des images médicales.
- Le séminaire aura lieu le mercredi 9 novembre 2022 de 11h à 12h, à l'Amphithéâtre Peugeot (bâtiment Bouygues) de CentraleSupélec (9 rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette). Il sera suivi d'un cocktail déjeunatoire.
- Il sera également retransmis en live broadcasting.
- Inscriptions obligatoires (dans la limite des places disponibles) !
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