Was ist "Risiko" überhaupt? Einsatz von maschinellem Lernen zur Quantifizierung von Wetterrisiken

Hallo Boulder WiMLDS! Wir haben einen weiteren großartigen Vortrag für unser nächstes Treffen geplant! Hillary Scannell ist Senior Data Scientist bei Jupiter Intelligence, wo sie maschinelles Lernen und datengestützte Methoden zur Quantifizierung der Exposition gegenüber extremen Wetterrisiken, einschließlich Überschwemmungen, Hitzewellen und Waldbränden, entwickelt. In diesem Vortrag wird Hillary untersuchen, wie maschinelles Lernen verwendet wird, um Risiken in einem sich verändernden Klima zu charakterisieren, einschließlich wie wahrscheinlich Extreme sind, wie schwerwiegend sie werden könnten und wie wir das, was wir nicht wissen, ehrlich und rigoros darstellen können. Anhand von Waldbränden als Leitbeispiel wird sie erläutern, wie diese Modelle aufgebaut und in der Praxis angewendet werden und welche Herausforderungen entstehen, wenn ML von der Forschung in die Entscheidungsfindung der realen Welt übergeht. Dazu gehören das Denken unter Unsicherheit, der Aufbau von Systemen, denen die Menschen vertrauen können, und die Verbindung von Klimainformationen mit der Planung in den Bereichen Finanzen und Infrastruktur. Zusätzliche Informationen 18:00 Treffen und Begrüßung 18:15 Präsentation Networking im Anschluss. Es werden leichte Snacks bereitgestellt. Bitte RSVP, auch wenn Sie nicht teilnehmen können, wenn Sie weiterhin Benachrichtigungen über Veranstaltungen erhalten möchten, da wir Meetup nicht mehr verwenden.