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06.10.2021

Mittwoch, 15:00

online

Ellis Life/NCT Data Science Seminar: Geometric and Topological Approaches to Representation Learning in Biomedical Data

Michael Schmitz für Helmholtz/HIDA

Hochdurchsatzdaten mit hohen Dimensionen sind in den biomedizinischen Wissenschaften dank bahnbrechender Messtechnologien und Datenerfassung allgegenwärtig geworden. Diese großen Datensätze, die Millionen von Beobachtungen von Zellen, Völkern oder Gehirnvoxeln enthalten, bergen zwar ein großes Potenzial für das Verständnis des generativen Zustandsraums der Daten sowie der Triebkräfte von Differenzierung, Krankheit und Progression, stellen aber auch neue Herausforderungen in Bezug auf Rauschen, fehlende Daten, Messartefakte und den sogenannten "Fluch der Dimensionalität" dar. In diesem Vortrag wird Smita Krishnaswamy auf datengeometrische und topologische Ansätze zum Verständnis der Form und Struktur der Daten eingehen. Gemeinsam wird ein vollständiger Rahmen für die explorative und unüberwachte Analyse großer biomedizinischer Daten dargestellt.  

 

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