<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-2">
<style type="text/css" style="display:none;"><!-- P {margin-top:0;margin-bottom:0;} --></style>
</head>
<body dir="ltr">
<div id="divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif;" dir="ltr">
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">Hello</p>
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">I do not find Petar's presentation "<span>Keeping our graphs attentive" on the MILA Tea Talks page.</span></p>
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Would it be possible to make that available.</span></p>
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span><br>
</span></p>
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span><br>
</span></p>
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span><br>
</span></p>
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Regards,</span></p>
<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span>Sanjib<br>
</span></p>
<div style="color: rgb(0, 0, 0);">
<hr tabindex="-1" style="width: 98%; display: inline-block;">
<div id="divRplyFwdMsg" dir="ltr"><font color="#000000" face="Calibri, sans-serif" style="font-size: 11pt;"><b>From:</b> Lisa_teatalk <lisa_teatalk-bounces@iro.umontreal.ca> on behalf of lisa_teatalk-request@iro.umontreal.ca <lisa_teatalk-request@iro.umontreal.ca><br>
<b>Sent:</b> Friday, August 3, 2018 11:00 AM<br>
<b>To:</b> lisa_teatalk@iro.umontreal.ca<br>
<b>Subject:</b> Lisa_teatalk Digest, Vol 87, Issue 2</font>
<div> </div>
</div>
<div class="BodyFragment"><font size="2"><span style="font-size: 11pt;">
<div class="PlainText">Send Lisa_teatalk mailing list submissions to<br>
        lisa_teatalk@iro.umontreal.ca<br>
<br>
To subscribe or unsubscribe via the World Wide Web, visit<br>
        <a class="OWAAutoLink" id="LPlnk965011" href="https://mailman.iro.umontreal.ca/cgi-bin/mailman/listinfo/lisa_teatalk" previewremoved="true">
https://mailman.iro.umontreal.ca/cgi-bin/mailman/listinfo/lisa_teatalk</a><br>
<br>
or, via email, send a message with subject or body 'help' to<br>
        lisa_teatalk-request@iro.umontreal.ca<br>
<br>
You can reach the person managing the list at<br>
        lisa_teatalk-owner@iro.umontreal.ca<br>
<br>
When replying, please edit your Subject line so it is more specific<br>
than "Re: Contents of Lisa_teatalk digest..."<br>
<br>
<br>
Today's Topics:<br>
<br>
   1. [Extra Tea Talk] Berton Earnshaw (Recursion Pharmaceuticals)<br>
      Mon Aug 6 12PM AA3195 (Michael Noukhovitch)<br>
   2. Re: [Tea Talk] Petar Veličković (Cambridge / Mila) August<br>
      32018 10:30 AA3195 (Michael Noukhovitch)<br>
<br>
<br>
----------------------------------------------------------------------<br>
<br>
Message: 1<br>
Date: Thu, 2 Aug 2018 21:53:11 -0400<br>
From: Michael Noukhovitch <mnoukhov@gmail.com><br>
To: mila-tous@mila.quebec, lisa_teatalk@iro.umontreal.ca,<br>
        lisa_seminaires@iro.umontreal.ca, teatalk-orgs@lisa.iro.umontreal.ca<br>
Subject: [Lisa_teatalk] [Extra Tea Talk] Berton Earnshaw (Recursion<br>
        Pharmaceuticals) Mon Aug 6 12PM AA3195<br>
Message-ID:<br>
        <CAMVr0VwfVewOL3E_CS8+zAN+BAd0V1zDA2+B+iGOvuk7hoFrBg@mail.gmail.com><br>
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"<br>
<br>
Early next week we have an extra talk by *Berton Earnshaw*, Senior Director<br>
of Data Science Research at *Recursion Pharmaceuticals* giving a talk<br>
on *Monday<br>
August 6 2018* at *12pm - 1pm* in room *AA3195.* This will be a lunch talk<br>
and mingle with *food served!*<br>
<br>
Will this talk be streamed <<a class="OWAAutoLink" id="LPlnk790769" href="https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc" previewremoved="true">https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc</a>>?<br>
Yes<br>
<br>
Want to meet with Berton in the afternoon?<br>
<a class="OWAAutoLink" id="LPlnk776847" href="https://calendar.google.com/calendar/selfsched?sstoken=UVBVTVF0X25Nd09LfGRlZmF1bHR8ZWQ5MmNlYWMxODI4OWVkNmUzNGU3OTE4ZDExMGI0YTk" previewremoved="true">https://calendar.google.com/calendar/selfsched?sstoken=UVBVTVF0X25Nd09LfGRlZmF1bHR8ZWQ5MmNlYWMxODI4OWVkNmUzNGU3OTE4ZDExMGI0YTk</a><br>
<br>
Come for the food and machine learning, stay because the talk will be<br>
awesome.<br>
Michael<br>
<br>
*TITLE *Representation learning in human cellular biology<br>
<br>
*KEYWORDS* bioinformatics, representation learning<br>
<br>
*ABSTRACT*<br>
The automated labs at Recursion Pharmaceuticals currently run more than<br>
100,000 experiments every week, and each experiment involves imaging the<br>
morphology of human cells under various biological and chemical<br>
perturbations. The resulting data set is the largest and most diverse of<br>
its kind, and is used to train networks that learn to predict which<br>
compounds treat which diseases, and why. In this talk, I will describe the<br>
challenges of learning on biological image sets, discuss some approaches we<br>
have taken to learning representations of these images, and describe how we<br>
use these representations to discover candidate treatments for disease.<br>
<br>
*BIO *<br>
Berton earned a PhD in math from the University of Utah in 2007, where he<br>
designed biophysical models of protein trafficking at synapses during<br>
episodes of learning and memory formation. In 2010, after two post-docs at<br>
Utah and Michigan State University spent developing the theory of<br>
non-autonomous master equations, Berton took some time off of academia and<br>
co-founded the call center software company Perfect Pitch where he led as<br>
CTO. In 2012 he joined the founding team of Red Brain Labs as Director of<br>
Operations and Data Science, where he worked to optimize call centers using<br>
machine learning and simulation. In 2014, Red Brain Labs was acquired by<br>
Savvysherpa where, as a Senior Scientist and Principal, Berton led various<br>
research projects applying machine learning to insurance claims and medical<br>
records with the goal of improving healthcare outcomes. In 2017, Berton<br>
joined Recursion Pharmaceuticals as Senior Director of Data Science<br>
Research, where he leads the research team in applying deep learning to<br>
millions of images of human cells in search of treatments for hundreds of<br>
diseases.<br>
<br>
*COMPANY BIO*<br>
At Recursion Pharmaceuticals, we have raised over $80M to apply machine<br>
learning to one of the most unique datasets in existence - tens of millions<br>
of images of cells under a huge number of biological and chemical<br>
perturbations, generated in our own labs - in order to find treatments for<br>
hundreds of diseases. Our long term mission is to decode biology to<br>
radically improve lives - we want to understand biology so well that we can<br>
fix most things that go wrong in our bodies.<br>
-------------- next part --------------<br>
An HTML attachment was scrubbed...<br>
URL: <<a class="OWAAutoLink" id="LPlnk271896" href="http://mailman.iro.umontreal.ca/pipermail/lisa_teatalk/attachments/20180802/9c65724a/attachment-0001.html" previewremoved="true">http://mailman.iro.umontreal.ca/pipermail/lisa_teatalk/attachments/20180802/9c65724a/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 2<br>
Date: Fri, 3 Aug 2018 10:31:07 -0400<br>
From: Michael Noukhovitch <mnoukhov@gmail.com><br>
To: mila-tous@mila.quebec, lisa_teatalk@iro.umontreal.ca,<br>
        lisa_seminaires@iro.umontreal.ca, teatalk-orgs@lisa.iro.umontreal.ca<br>
Subject: Re: [Lisa_teatalk] [Tea Talk] Petar Veličković (Cambridge /<br>
        Mila) August 32018 10:30 AA3195<br>
Message-ID:<br>
        <CAMVr0VyJjSYECXhPundbPtBhaOhd9j1LQ41uudOet9oq5SA93w@mail.gmail.com><br>
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"<br>
<br>
Reminder this is now<br>
<br>
On Tue, Jul 31, 2018, 16:12 Michael Noukhovitch <mnoukhov@gmail.com> wrote:<br>
<br>
> Correction for the streaming link<br>
> <a class="OWAAutoLink" id="LPlnk498535" href="https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc" previewremoved="true">
https://mila.bluejeans.com/809027115/webrtc</a><br>
><br>
> On Tue, Jul 31, 2018, 15:58 Michael Noukhovitch <mnoukhov@gmail.com><br>
> wrote:<br>
><br>
>> This week we have *Petar Veličković * from * Cambridge/Mila * giving a<br>
>> talk on *August 3rd 2018* at *10:30* in room *AA3195*<br>
>><br>
>> Will this talk be streamed <<a class="OWAAutoLink" id="LPlnk349145" href="https://mila.bluejeans.com/1365483656/webrtc" previewremoved="true">https://mila.bluejeans.com/1365483656/webrtc</a>>?<br>
>> yes<br>
>><br>
>> Come to the talk and make sure to pay attention, because this talk should<br>
>> be great to connect the dots!<br>
>> Michael<br>
>><br>
>> *TITLE* Keeping our graphs attentive<br>
>><br>
>> *KEYWORDS *graph structured, attention, computational biology<br>
>><br>
>> *ABSTRACT*<br>
>> A multitude of important real-world datasets (especially in biology) come<br>
>> together with some form of graph structure: social networks, citation<br>
>> networks, protein-protein interactions, brain connectome data, etc.<br>
>> Extending neural networks to be able to properly deal with this kind of<br>
>> data is therefore a very important direction for machine learning research,<br>
>> but one that has received comparatively rather low levels of attention<br>
>> until very recently. Attentional mechanisms represent a very promising<br>
>> direction for extending the established convolutional operator on images to<br>
>> work on arbitrary graphs, as they satisfy many of the desirable features<br>
>> for a convolutional operator. Through this talk, I will focus on my work on<br>
>> Graph Attention Networks (GATs), where these theoretical properties have<br>
>> been further validated by solid results on transductive as well as<br>
>> inductive node classification benchmarks. I will also outline some of the<br>
>> earlier efforts towards deploying attention-style operators on graph<br>
>> structures, as well as very exciting recent work that expands on GATs and<br>
>> deploys them in more general circumstances (such as EAGCN, DeepInf, and<br>
>> applications to solving the Travelling Salesman Problem). Time permitting,<br>
>> I will also present some of the relevant related graph-based work in the<br>
>> computational biology and medical imaging domains that I have been involved<br>
>> in.<br>
>><br>
>> *BIO*<br>
>> Petar Veličković is currently a final-year PhD student in Machine<br>
>> Learning and Bioinformatics at the Department of Computer Science and<br>
>> Technology of the University of Cambridge. He also holds a BA degree in<br>
>> Computer Science from Cambridge, having completed the Computer Science<br>
>> Tripos in 2015. In addition, he has been involved in research placements at<br>
>> Nokia Bell Labs (working with Nicholas Lane) and the Montréal Institute of<br>
>> Learning Algorithms (working with Adriana Romero and Yoshua Bengio). His<br>
>> current research interests broadly involve devising neural network<br>
>> architectures that operate on nontrivially structured data (such as<br>
>> graphs), and their applications in bioinformatics and medicine. He has<br>
>> published his work in these areas at both machine learning venues (ICLR,<br>
>> NIPS ML4H, ICML WCB) and biomedical venues and journals (Bioinformatics,<br>
>> PervasiveHealth)<br>
>><br>
><br>
-------------- next part --------------<br>
An HTML attachment was scrubbed...<br>
URL: <<a class="OWAAutoLink" id="LPlnk128776" href="http://mailman.iro.umontreal.ca/pipermail/lisa_teatalk/attachments/20180803/61308768/attachment-0001.html" previewremoved="true">http://mailman.iro.umontreal.ca/pipermail/lisa_teatalk/attachments/20180803/61308768/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Subject: Digest Footer<br>
<br>
_______________________________________________<br>
Lisa_teatalk mailing list<br>
Lisa_teatalk@iro.umontreal.ca<br>
<a class="OWAAutoLink" id="LPlnk233340" href="https://mailman.iro.umontreal.ca/cgi-bin/mailman/listinfo/lisa_teatalk" previewremoved="true">https://mailman.iro.umontreal.ca/cgi-bin/mailman/listinfo/lisa_teatalk</a><br>
<br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
End of Lisa_teatalk Digest, Vol 87, Issue 2<br>
*******************************************<br>
</div>
</span></font></div>
</div>
</div>
</body>
</html>