Aki Vehtari

Professori (Associate Professor), Professorship Vehtari A.
Professori (Associate Professor), Helsinki Institute for Information Technology HIIT
Professori (Associate Professor), Probabilistic Machine Learning
Professori (Associate Professor), Tietotekniikan laitos

https://orcid.org/0000-0003-2164-9469

Puhelin+358405333747
Sähköpostiaki.vehtari@aalto.fi

Aalto SCI Computer Science Konemiehentie 2

Tutkimustuotoksia vuodessa

Jos olet muokannut tietoja Puressa, ne näkyvät pian tässä.

Henkilökohtainen profiili

Tutkimusalue

I'm co-leader of the Probabilistic Machine Learning Group at Aalto. We develop new methods for probabilistic modeling, Bayesian inference and machine learning. Our current focuses are in particular probabilistic programming, learning from multiple data sources, Bayesian model assessment and selection, approximate inference and information visualization. Our primary application areas are digital health and biology, neuroscience and user interaction.

I'm visiting professor at Technical University of Denmark (DTU), and I have a shared office at Columbia University in the City of New York. I'm member of development teams of Stan, ELFI, GPy and GPstuff.

Koulutus / tieteellinen pätevyys

Tekn. toht., teknillinen fysiikka

Dipl.ins., tietotekniikka

Keywords

Bayesian modeling
Statistical analysis
Epidemiology
Brain signal analysis
Machine learning

Sormenjälki Sukella tutkimusaiheisiin, joissa Aki Vehtari on aktiivinen. Nämä aihemerkinnät ovat peräisin tämän henkilön teoksista. Yhdessä ne muodostavat ainutlaatuisen sormenjäljen.

2 Samanlaiset profiilit

Verkko Viimeisin maatasolla toteutettu yhteistyö. Saat syvempiä lisätietoja pisteitä napsauttamalla.

Tutkimustuotos

82 Article
51 Conference contribution
18 Working paper
5 Chapter
13 Lisää

Approximate leave-future-out cross-validation for Bayesian time series models

Bürkner, P. C., Gabry, J. & Vehtari, A., 1 tammikuuta 2020, julkaisussa : JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION.

Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu

Open access

Batch simulations and uncertainty quantification in Gaussian process surrogate approximate Bayesian computation

Järvenpää, M., Vehtari, A. & Marttinen, P., 2020, (Hyväksytty/In press) Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2020).

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussa › Conference contribution › Scientific › vertaisarvioitu

Expectation propagation as a way of life: A framework for Bayesian inference on partitioned data

Vehtari, A., Gelman, A., Sivula, T., Jylänki, P., Tran, D., Sahai, S., Blomstedt, P., Cunningham, J. P., Schiminovich, D. & Robert, C. P., 2020, julkaisussa : Journal of Machine Learning Research. 21, s. 1-53

Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu

Open access

Tiedosto

3 Lataukset (Pure)

Expectation Propagation as a Way of Life: A Framework for Bayesian Inference on Partitioned Data

Vehtari, A., Gelman, A., Sivula, T., Jylanki, P., Tran, D., Sahai, S., Blomstedt, P., Cunningham, J. P., Schiminovich, D. & Robert, C. P., 2020, julkaisussa : Journal of Machine Learning Research. 21, s. 1-53 53 Sivumäärä

Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu

Open access

Tiedosto

57 Lataukset (Pure)

Interindividual variability and lateralization of μ-opioid receptors in the human brain: Individual differences in the μ-opioid receptor system

Kantonen, T., Karjalainen, T., Isojärvi, J., Nuutila, P., Tuisku, J., Rinne, J., Hietala, J., Kaasinen, V., Kalliokoski, K., Scheinin, H., Hirvonen, J., Vehtari, A. & Nummenmaa, L., 15 elokuuta 2020, julkaisussa : NeuroImage. 217, 8 Sivumäärä, 116922.

Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu

Open access

Tiedosto