Adil Khan
Head of Machine Learning and Knowledge Representation Lab @ Innopolis University
Innopolis

Adil Khan Innopolis University - Anomaly Detection based on Zero-Shot Outlier Generation

Доклад принят в программу конференции

Описание:

Anomaly detection suffers from unbalanced data since anomalies are quite rare. Generating artificial anomalies is a solution to such ill or not fully defined data. I will present a two-level hierarchical latent space representation that distills inliers’ feature-descriptors into more robust representations based on a variational family of distributions for zero-shot anomaly generation.

О спикере

Adil Khan

Head of Machine Learning and Knowledge Representation Lab @ Innopolis University
Innopolis

Руководитель Лаборатории машинного обучения и представления данных Университета Иннополис. В исследованиях Адил Хан фокусируется на машинном обучении, анализе и моделировании данных, контекстно-зависимых вычислениях, контекстном распознавании посредством носимых датчиков и датчиков изображения и человекоориентированных мобильных приложениях. Автор 30 международных научных публикаций, рецензор в IEEE, ACM, Elsevier. Адил Хан вместе с коллегами руководит UbiLife Research Group и участвует в исследованиях Knowledge-Intensive Software Engineering Research Group в Университете Аджу.