Jornada de ciencia de datos y aprendizaje estadístico

El próximo miércoles 9 de marzo a partir de las 10:00 tendrá lugar la Jornada «BBVA-SPOR Winter Day on Data Science and Statistical Learning» en la Facultad de Ciencias Físicas de la Universidad Complutense. El programa incluye conferencias de Emilio Carrizosa (Universidad de Sevilla), Alberto Suárez (Universidad Autónoma de Madrid) y Esteban Moro (Universidad Carlos III de Madrid) sobre diferentes aspectos de ciencia de datos y machine learning. El programa se engloba en el proyecto “Inteligencia artificial aplicada a la detección de fraude en medios de pago», dirigido por David Gómez-Ullate (Universidad Complutense y el ICMAT, y financiado por el programa de Ayuda a Investigadores y Creadores Culturales de la Fundación BBVA. El investigador, y organizador de la jornada, presenta el encuentro.

El análisis de datos es una de las disciplinas de mayor proyección y demanda desde el sector industrial, pues la capacidad de interpretar bien los patrones ocultos en estas colecciones de datos ayuda a mejorar la predicción de eventos futuros, a optimizar estrategias y a ahorrar costes. Una de las herramientas para ello son los llamados algortimos de aprendizaje automático. Estos mecanismos parten de un algoritmo inicial y, a partir de un conjunto de datos (de casos resueltos), entrenan al algoritmo para que aprenda sobre esos ejemplos y pueda mejorar su predicción de la clasificación de datos futuros.

Este es el tema central de la Jornada «BBVA-SPOR Winter Day on Data Science and Statistical Learning». Será el próximo miércoles 9 de marzo en la Facultad de Ciencias Físicas de la Universidad Complutense y contará con la presencia de Emilio Carrizosa (U. Sevilla), Alberto Suárez (UAM) y Esteban Moro (UC3M). Cada uno de ellos dará una charla sobre diferentes aspectos de ciencia de datos y machine learning. endrá lugar El tema principal del encuentro será la búsqueda de aplicaciones para mejorar la predicción y aprender tendencias sobre conjuntos grandes de datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en multitud de problemas, como por ejemplo en el diagnóstico de enfermedades, en el reconocimiento facial y de voz, en los sistemas de recomendación que utilizan numerosas plataformas como YouTube, en los filtros anti-spam o en la detección de fraude.

Precisamente en esta última aplicación se centra el proyecto «Inteligencia artificial aplicada a la detección de fraude en medios de pago», que patrocina la jornada. El proyecto está financiado con fondos de una Ayuda a Investigadores y Creadores Culturales de la Fundación BBVA.

Programa completo

Seminario Física Teórica II. Facultad de Ciencias Físicas – UCM

10.00 – 11.00. Emilio Carrizosa (Universidad de Sevilla): “Mathematical optimization tools for data visualization”.

11.00 – 11.30. Coffee Break

11.30 – 12.30. Alberto Suárez (Universidad Autónoma de Madrid): “Aprendizaje automático mediante conjuntos de clasificadores”.

12.30 – 13.30. Esteban Moro Egido (U. Carlos III de Madrid). “Cities and Social Media: applications to mobility, economy and unemployment”.

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David Gómez-Ullate es investigador en la Universidad Complutense y miembro del ICMAT