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Seminarios de profesores visitantes

Ya tenemos disponible la información sobre el seminario para el curso 22/23 que será impartido por un profesor visitante de reconocido prestigio.

Este año, por varias razones, no está siendo posible organizar más seminarios; confiamos en cualquier caso que este sea de interés.

Poder participar en este tipo de seminarios es una gran ocasión para profundizar en aspectos importantes de la Inteligencia Artificial y de todo lo que la rodea.

Las fechas son definitivas, aunque no podemos garantizar que no haya cambios de última hora. Los horarios y el aula se publicarán lo antes posible.

 

Título: Machine Learning with Functional Data

Resumen:

Los datos funcionales provienen de procesos que varían sobre un continuo, por ejemplo, el tiempo. Cada vez son más frecuentes (cardiogramas, espectros, señales biométicas, sensores...), y aunque pueden ser tratados mediante técnicas de análisis multivariado, en muchos casos es más útil tratarlos como funciones y adaptar las técnicas generales. El análisis de datos funcionales es la rama de la estadística que estudia este tipo de datos y presenta algunas singularidades debidas, entre otras cosas, a la dimensión infinita de los espacios de funciones y a la continuidad que se asume en las trayectorias.

Este curso es una introducción al análisis de datos funcionales en el que se expondrán algunas de las principales características y particularidades de los datos funcionales, así como aspectos metodológicos y técnicas para su tratamiento. Entre los contenidos se incluyen nociones básicas de variables funcionales (procesos estocásticos), representación de datos funcionales, profundidades, reducción de dimensión y modelos de aprendizaje. Las explicaciones se complementarán con Notebooks de Jupyter en los que utilizaremos el paquete de Python scikit-fda para trabajar con datos funcionales.

Ponente: José Luís Torrecilla (Universidad Autónoma de Madrid)

Breve biografía: José Luis Torrecilla tiene una doble formación como informático y matemático por la Universidad Autónoma de Madrid. Tras pasar por el IBiDat (UC3M-Santander), actualmente es profesor contratado doctor interino en el Departamento de Matemáticas de la UAM. Su investigación se centra en la estadística aplicada, especialmente en las áreas de análisis de datos funcionales, clasificación y reducción de dimensión.  

 

Calendario: Miércoles 21 de junio (de 15h a 18h) - Viernes 23 de junio (de 15h a 18h) - Lunes 26 de junio (de 15h a 19h)

Aula: Hemicilio H-1003 (José Cuena)

Requisitos: Portátil con Jupyter Notebook y el paquete scikit-fda. Recomendado: conocimientos básicos de aprendizaje automático.

 

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