Palestrante: Adriano Côrtes (Instituto de Matemática, UFRJ)
Título: Fatoração Matricial Não-Negativa com Aplicações em Análise de Dados Biológicos.
Data: Adiado, em breve nova data.
Horário: 15:00h
Local: Sala C-116

Resumo: Fatorações Matriciais estão no centro de diversas metodologias não-supervisionadas em Análise de Dados e Aprendizado de Máquina. Além disso, a característica dos dados, como é o caso de dados não-negativos, também influencia no desenvolvimento e na escolha da fatoração. Nesta apresentação, introduzirei a Fatoração Matricial Não-Negativa (Nonnegative Matrix Factorization - NMF), que impõe a restrição de não-negatividade nos fatores, garantindo uma técnica de redução de dimensionalidade e de aproximação por posto-baixo interpretável. Mostrarei as diversas escolhas envolvidas na fatoração, os principais algoritmos, e os desafios envolvidos. Por último, mostrarei como essa fatoração ganhou espaço no campo da Bioinformática, em particular na análise de expressões gênicas obtidas por diferentes plataformas transcriptômicas, como o Microarranjo (Microarray), o Sequenciamento de RNA (RNA-Seq), e o Sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-Seq), proporcionando um avanço sem precedentes no estudo e no entendimento dos mecanismos moleculares de diversos tipos de cânceres.