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DESCRIPTION:Saverio Salzo è risultato vincitore della procedura selettiva a
 d 1 posto di Ricercatore di Tipo B presso il Dipartimento di Ingegneria in
 formatica\, automatica e gestionale Antonio Ruberti\, Settore Concorsuale 
 01/A6\, SSD MAT/09 - codice concorso 2021RTDB022\, bandito con Decreto Ret
 torale  2833/2021 del 29/10/2021 Nell'ambito della procedura ai fini della
  chiamata da parte del Consiglio di Dipartimento e come previsto dal bando
 \, Saverio Salzo terrà un seminario pubblico sulle attività di ricerca da 
 lui svolte e in corso di svolgimento. Il seminario sarà svolto in modalità
  telematica Lunedì 28 Marzo\, alle ore 09:00.Per partecipare al seminario\
 , connettersi all’indirizzo : https://meet.google.com/efk-vheb-dveTitolo s
 eminarioAlgoritmi di ottimizzazione efficienti in alcuni problemi di machi
 ne learningAbstractGli ultimi decenni hanno visto una crescita senza prece
 denti nella scala\, struttura e complessità dei dati e l'analisi dei 'big 
 data' è oggigiorno un argomento centrale nella ricerca in informatica e ne
 lla tecnologia. L'ottimizzazione e la statistica forniscono strumenti e mo
 delli essenziali per l'inferenza e l'analisi dei dati\, ma i 'big data' ha
 nno posto problemi nuovi in questi campi che richiedono soluzioni innovati
 ve.Presenterò gli aspetti più significativi della mia ricerca che si indir
 izza principalmente nell'elaborazione e nello studio di algoritmi efficien
 ti per l'ottimizzazione continua in scenari di grandi dimensioni e di nuov
 i metodi statistici per l'inferenza e l'analisi dei dati. Short BioSaverio
  Salzo è Ricercatore presso l'Istituto Italiano di Tecnologia nell'unità d
 i Computational Statistics and Machine Learning.Si è dottorato in Informat
 ica presso l'Università di Genova nel 2012. I suoi principali interessi di
  ricerca riguardano l'ottimizzazione convessa\, algoritmi di tipo prossima
 le\, algoritmi stocastici\, ottimizzazione di iperparametri\, ottimizzazio
 ne in spazi di probabilità\, support vector machines in spazi di Banach e 
 metodi kernel tensoriali.Dal 2016 al 2018 è stato membro del Laboratory fo
 r Computational and Statistical Learning\, una iniziativa congiunta tra l'
 Istituto Italiano di Tecnologia e il Massachusetts Institute of Technology
 . Dal 2020 è anche honorary lecturer presso il Dipartimento di Informatica
  dell'University College London (UCL).https://www.iit.it/it/people-details
 /-/people/saverio-salzo
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SUMMARY:Seminario pubblico Saverio Salzo vincitore procedura selettiva RTDB
 -SSD MAT/09  - Saverio Salzo
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