Learning and inverse problems: from theory to solar physics applications

The problem of approximating a function from a set of discrete measurements has been extensively studied since the seventies. Our theoretical analysis proposes a formalization of the function approximation problem which allows dealing with inverse problems and supervised kernel learning as two sides of the same coin. The proposed formalization takes into account arbitrary noisy data (deterministically or statistically defined), arbitrary loss functions (possibly seen as a log-likelihood), handling both direct and indirect measurements. The core idea of this part relies on the analogy between statistical learning and inverse problems. One of the main evidences of the connection occurring across these two areas is that regularization methods, usually developed for ill-posed inverse problems, can be used for solving learning problems. Furthermore, spectral regularization convergence rate analyses provided in these two areas, share the same source conditions but are carried out with either increasing number of samples in learning theory or decreasing noise level in inverse problems. Even more in general, regularization via sparsity-enhancing methods is widely used in both areas and it is possible to apply well-known $ell_1$-penalized methods for solving both learning and inverse problems. In the first part of the Thesis, we analyze such a connection at three levels: (1) at an infinite dimensional level, we define an abstract function approximation problem from which the two problems can be derived; (2) at a discrete level, we provide a unified formulation according to a suitable definition of sampling; and (3) at a convergence rates level, we provide a comparison between convergence rates given in the two areas, by quantifying the relation between the noise level and the number of samples. In the second part of the Thesis, we focus on a specific class of problems where measurements are distributed according to a Poisson law. We provide a data-driven, asymptotically unbiased, and globally quadratic approximation of the Kullback-Leibler divergence and we propose Lasso-type methods for solving sparse Poisson regression problems, named PRiL for Poisson Reweighed Lasso and an adaptive version of this method, named APRiL for Adaptive Poisson Reweighted Lasso, proving consistency properties in estimation and variable selection, respectively. Finally we consider two problems in solar physics: 1) the problem of forecasting solar flares (learning application) and 2) the desaturation problem of solar flare images (inverse problem application). The first application concerns the prediction of solar storms using images of the magnetic field on the sun, in particular physics-based features extracted from active regions from data provided by Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) on board the Solar Dynamics Observatory (SDO). The second application concerns the reconstruction problem of Extreme Ultra-Violet (EUV) solar flare images recorded by a second instrument on board SDO, the Atmospheric Imaging Assembly (AIA). We propose a novel sparsity-enhancing method SE-DESAT to reconstruct images affected by saturation and diffraction, without using any a priori estimate of the background solar activity

A consistent and numerically efficient variable selection method for sparse Poisson regression with applications to learning and signal recovery

We propose an adaptive 1-penalized estimator in the framework of Generalized Linear Models with identity-link and Poisson data, by taking advantage of a globally quadratic approximation of the Kullback-Leibler divergence. We prove that this approximation is asymptotically unbiased and that the proposed estimator has the variable selection consistency property in a deterministic matrix design framework. Moreover, we present a numerically efficient strategy for the computation of the proposed estimator, making it suitable for the analysis of massive counts datasets. We show with two numerical experiments that the method can be applied both to statistical learning and signal recovery problems

Bad and good errors: value-weighted skill scores in deep ensemble learning

In this paper we propose a novel approach to realize forecast verification. Specifically, we introduce a strategy for assessing the severity of forecast errors based on the evidence that, on the one hand, a false alarm just anticipating an occurring event is better than one in the middle of consecutive non-occurring events, and that, on the other hand, a miss of an isolated event has a worse impact than a miss of a single event, which is part of several consecutive occurrences. Relying on this idea, we introduce a novel definition of confusion matrix and skill scores giving greater importance to the value of the prediction rather than to its quality. Then, we introduce a deep ensemble learning procedure for binary classification, in which the probabilistic outcomes of a neural network are clustered via optimization of these value-weighted skill scores. We finally show the performances of this approach in the case of three applications concerned with pollution, space weather and stock prize forecasting

A comprehensive theoretical framework for the optimization of neural networks classification performance with respect to weighted metrics

In many contexts, customized and weighted classification scores are designed in order to evaluate the goodness of the predictions carried out by neural networks. However, there exists a discrepancy between the maximization of such scores and the minimization of the loss function in the training phase. In this paper, we provide a complete theoretical setting that formalizes weighted classification metrics and then allows the construction of losses that drive the model to optimize these metrics of interest. After a detailed theoretical analysis, we show that our framework includes as particular instances well-established approaches such as classical cost-sensitive learning, weighted cross entropy loss functions and value-weighted skill scores

Sensibilización en Violencias desde un Abordaje Interdisciplinario en APS

Esta capacitación fue programada ante la emergencia de Las Violencias como problemática social diseñando el dispositivo para sensibilizar y desnaturalizar, a aquellas personas que resulte el primer contacto de auxilio de las víctimas, con el propósito de promocionar los derechos para prevenir las violencias. Las representantes de las diversas disciplinas del cuidado de la salud, tienen una importante función que cumplir para proteger la salud y la vida, detectando las diversas manifestaciones de las violencias, ya que por lo general, no se relaciona la perturbación de la salud integral como consecuencia del maltrato que recibieron y/o reciben las víctimas, situaciones donde las personas se encuentran vulneradas en su integridad bio-psico-social. Los Objetivos fueron -Capacitar agentes de salud; -Sensibilizar en la detección de signos, síntomas e indicadores de violencias; - Concientizar sobre la problemática, a fin de generar espacios de discusión; - Brindar herramientas para la detección, abordaje (atención en crisis), derivación y/o tratamiento; - Capacitar en el marco normativo vigente en materia de violencia e igualdad de género; - Instalar la perspectiva interdisciplinaria para el abordaje integral. La Población destinataria fue Profesionales de la salud (en el mas amplio sentido de la palabra) y estudiantes avanzados de carreras a fines. Respecto a los Materiales y Métodos, esta capacitación se dicto en 6 módulos: introductorio, social, psicológico, legal, medico y reflexivo, designando una docente responsable en cada uno de ellos; participando las demás desde sus disciplinas, estableciendo la importancia del abordaje interdisciplinario, utilizando casos característicos, ejes conductores, los cuales fueron trabajados y analizados desde distintas perspectivas a partir de la metodología teórico- práctica y taller. Cada actividad era acompañada de bibliografía y disparadores audiovisuales. Llegando a los siguientes Resultados: Durante 2010-11 y el primer trimestre de 2012 se logró capacitar a 423 personas, llegando a 12 de los 17 departamentos de Entre Ríos. Se prevé continuar este año y aspiramos alcanzar el doble de capacitaciones puntualizando acciones específicas en Centros de Salud (APS) de zonas rurales. Trabajamos con la convicción de generar multiplicadores para dar batalla y romper con los silencios cómplices que facilitan y perpetúan este flagelo social que se cobra cientos de vidas por año

Predictive equations not always overestimate the resting energy expenditure in amyotrophic lateral sclerosis patients

Fil: Libere, Guillermo P.. Centro del Parque; ArgentinaFil: Guastavino, Sabrina. Centro del Parque; ArgentinaFil: Escobar, Miguel A.. Centro del Parque; ArgentinaFil: de Vito, Eduardo. Centro del Parque; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay; Argentin

Aplicación de herramienta hipermedial como estrategia didáctica para la lectura comprensiva

La expansión de las tecnologías digitales, la convergencia tecnológica y la cultura digital han modificado las prácticas culturales de lectura. En este artículo se expone la experiencia y se presentan los resultados de la utilización de una herramienta hipermedial denominada “Explora”, desarrollada por CITEP-UBA como estrategia para mejorar la lectura comprensiva en estudiantes de primer año de la Licenciatura en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aplicación de herramienta hipermedial como estrategia didáctica para la lectura comprensiva

La expansión de las tecnologías digitales, la convergencia tecnológica y la cultura digital han modificado las prácticas culturales de lectura. En este artículo se expone la experiencia y se presentan los resultados de la utilización de una herramienta hipermedial denominada “Explora”, desarrollada por CITEP-UBA como estrategia para mejorar la lectura comprensiva en estudiantes de primer año de la Licenciatura en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aplicación de herramienta hipermedial como estrategia didáctica para la lectura comprensiva

La expansión de las tecnologías digitales, la convergencia tecnológica y la cultura digital han modificado las prácticas culturales de lectura. En este artículo se expone la experiencia y se presentan los resultados de la utilización de una herramienta hipermedial denominada “Explora”, desarrollada por CITEP-UBA como estrategia para mejorar la lectura comprensiva en estudiantes de primer año de la Licenciatura en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ