Masaki Adachi: Probabilistic Numerics for Scientific Experts
イベント説明
Title: Probabilistic Numerics for Scientific Experts
Abstract: Integrating advancements in machine learning with traditional scientific methods has g aine d significant attention. Existing approaches often demand well-defined and error-free expert inputs, such as physical knowled ge, or they relegate experts to the role of mere data providers for machines. However, at the forefront of scientific advancement, even human experts encounter uncertainties in p rocesses, necessitating a balanced collaboration with algorithms. This talk delves into the synergistic potential between machine learning and expert knowledge, focus ing on two main areas: (A) Probabilistic Numerics: Probabilistic numerics offers a solution by introducing flexibility and adaptive capabilities into classical numerical methods. It utilizes computational uncertainty through the reinterpretation of numerical tasks as Bayesian in ference problems. Among these methods, we investigate Bayesian quadrature as a primary scientific tool for developing efficient and adaptive methods that relax the assumptions experts need to provide. (B) Expert Knowledge Elicitation and Integration: We examine robust, efficient, and faithful strateg ies for capturing and integrating human expertise with numerical methods. I will close the talk with a few open questions and thoughts on the importance of balanced collaboration with humans in modern models, such as Large Language Models.
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Meeting ID: 984 0071 8513
Passcode: 0WEXNKvN76
開催日
2024年4月5日11:00 ~ 2024年4月5日12:30
主催者・問い合わせ先
RIKEN AIP Public
開催場所
項目 | 内容 |
---|---|
場所 | 名称未設定 |
住所 | RIKEN AIP, Nihombashi, Open Space |
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