Algunos problemas matemáticos y soluciones en aprendizaje de máquina
Francisco Gómez, Universidad Nacional Sede Bogotá
Recientemente se ha observado un incremento considerable en el uso de herramientas de aprendizaje de máquina, por ejemplo, arquitecturas basadas en aprendizaje profundo, desarrollos basados en topología algebraica y aprendizaje por refuerzo, entre otros. Sin embargo, en muchos casos las razones matemáticas por las cuales estas aproximaciones funcionan en problemas prácticos permanecen desconocidas. En este curso se abordará una introducción a los fundamentos matemáticos y prácticos del aprendizaje de máquina, ilustrados con ejemplos prácticos. Seguidamente, se revisarán algunos de los problemas matemáticos asociados al uso de técnicas de aprendizaje de máquina. Y finalmente, se revisarán algunas propuestas teóricas recientes que justifican el uso de estas aproximaciones.
Prerequisitos: Optimización, Probabilidad, Procesamiento de señales.
Horario:
– Martes 11. 8:30 – 10:00
– Miércoles 12. 7:30 – 9:00