En esta ocasión, Daniela Rodríguez, Doctora en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Buenos Aires, investigadora independiente del CONICET y directora del Instituto del Cálculo de la misma casa de estudios, expuso acerca de “La utilización de métodos de penalización para resolver diferentes problemas con datos”.

“Comprender la relación entre una variable de respuesta y una variable explicativa es el objetivo principal de los llamados métodos de regresión”, explicó. En particular, expresó que estos modelos permiten contemplar diferentes regímenes en un modelo único siendo un desafío el estimar dónde ocurren las transiciones. A su vez, agregó “En paralelo, el problema de reducción de la dimensión ha ganado atención recientemente debido al aumento en la capacidad de recolección y almacenamiento de datos. En este contexto, la detección de puntos de independencia en un vector aleatorio se presenta como una herramienta interesante.” Con una propuesta novedosa, la Dra. Rodríguez abordó ambos problemas bajo un mismo enfoque, analizando qué tienen en común y presentando una propuesta basada en penalización para resolverlos.

El Seminario de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos es organizado en forma conjunta por el Laboratorio de IA y Robótica (LINAR) y el Data Science Lab.

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El martes 12 de septiembre el Seminario de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos celebró su tercera edición en el Campus Victoria de la Universidad de San Andrés