BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Date iCal//NONSGML kigkonsult.se iCalcreator 2.20.2//
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME;VALUE=TEXT:Eventi DIAG
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Paris
BEGIN:STANDARD
DTSTART:20191027T030000
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
DTSTART:20200329T020000
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
END:DAYLIGHT
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:calendar.19532.field_data.0@www.open.diag.uniroma1.it
DTSTAMP:20260407T051817Z
CREATED:20200210T180920Z
DESCRIPTION:In this talk we cover the main research activities from the ver
 y beginning up to date. We discuss first algorithms for nonlinear constrai
 ned optimization\, with a special focus on those arising in Machine Learni
 ng framework and as relaxation of challenging combinatorial problems. We p
 resent a bunch of applications.
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20200213T091500
DTEND;TZID=Europe/Paris:20200213T091500
LAST-MODIFIED:20200521T211813Z
LOCATION:A2
SUMMARY:Nonlinear optimization algorithms and models: MINLP\, Machine Learn
 ing and applications - \n\n\n  \n  \n\n    \n\n\nLaura\n\n\nPalagi  \n\n  
 \n\n    \n\n\n\n\n\nProfessore ordinario\n\n\npagina personale\n\nstanza: 
 \n\nA118\n\ntelefono: \n\n+39 0677274081  \n\n  \n\n    \n\nBiografia: \n
 \n\n\nSi laurea il 20 dicembre 1990 in Ingegneria elettronica con votazion
 e 110/110 e lode e conclude il Dottorato di ricerca in Ricerca Operativa i
 l 13 Ottobre 1995. Entrambi i titoli sono stati conseguiti presso Sapienza
  Università di Roma. Dal 1996 è in servizio presso il Dipartimento di Inge
 gneria informatica automatica e gestionale (già Dip. di Informatica e Sist
 emistica) A. Ruberti\, dapprima come Ricercatore universitario\, successiv
 amente come Professore associato (in servizio dal 1.1.2005) e dal 2.3.2020
  come Professore Ordinario del SSD MAT/09 - Ricerca Operativa. L'attività 
 di ricerca è stata dedicata allo sviluppo e analisi di metodi per la soluz
 ione di problemi di ottimizzazione non lineare sia con varibili continue c
 he discrete. I principali temi trattati si possono suddividere nelle segue
 nti classi:\nmetodi per decomposizione per l'addestramento di Support Vect
 or Machines (SVM) e Deep Networks\;\nmetodi per la soluzione di problemi n
 on lineari misti interi (MINLP)\;\nmetodi per la soluzione di classi di pr
 oblemi di Programmazione Semidefinita Positiva (SDP)\;\nmetodi per la solu
 zione di problemi quadratici standard (StQP)\;\nmetodi per la soluzione di
  problemi con vincoli quadratici convessi\nalgoritmi locali per problemi d
 i Programmazione Non Lineare\;\ncostruzione di funzioni di merito esatte c
 ontinuamente differenziabili\;\ndefinizione di algoritmi globalmente conve
 rgenti per problemi di PNL\;\nsviluppo di modelli predittivi di Machine Le
 arning in ambito medico\;\nsviluppo di modelli surrogati per l'ingegneria
 \nmodelli e algoritmi per problemi di Revenue Management\n\n\nSvolge attiv
 ità didattica nelle facoltà di Ingegneria civile e industriale\,  Ingegner
 ia dell’informazione\, informatica e statistica\, Medicina e Farmacia. Ha 
 insegnato corsi di base di Ricerca Operativa per diversi corsi di Laurea\,
  corsi avanzati per laurea magistrale Ingegneria Gestionale e Ingegneria M
 eccanica e corsi per il Dottorato di Ricerca. \n\n\nÈ relatore di numerose
  tesi di Laurea di I livello e Magistrale per i CaD di Ingegneria Gestiona
 le\, di Ingegneria Meccanica e di Data Science.\n\n\nFa parte del Collegio
  docenti del dottorato di Automatica Bioingegneria e Ricerca Operativa (AB
 RO) di Sapienza Università di Roma dal 1996 (prima Dottorato in Ricerca Op
 erativa\, successivamente In Automatica e Ricerca Operativa).\n\n\nNel 201
 1 è socia fondatrice di ACTOR Sapienza Spin off \n\n\nInteressi di ricerca
 : \n\nProgrammazione nonlineare mista intera\,\nOttimizzazione Continua\,
 \nProgrammazione Semidefinita Positiva\,  \nSupport Vector Machines\,\nDee
 p Networks\nMachine Learning for Health\nExplainable AI\n\n \nSOFTWARE\nSp
 eeDP for millions-node Max-Cut instances (with L. Grippo\, M. Piacentini\,
  V. Piccialli\, and G. Rinaldi)\nMARGOT  'Margin Optimal Classification Tr
 ees' (with Marta Monaci\, Federico D'onofrio\, G. Grani)\nCMA - Controlled
  Minibatch Algorithms (with Corrado\, Coppola\, Ruggiero Seccia\, Giampaol
 o Liuzzi)\nVITE - a hierarchical VIsualization tool for Tree Ensemble (wit
 h Giulia di Teodoro\, Marta Monaci)\n\n \n\nqualifica_rr: \n\nProfessors
URL;TYPE=URI:http://www.open.diag.uniroma1.it/node/19532
END:VEVENT
END:VCALENDAR