{"id":140856,"date":"2016-03-07T17:56:12","date_gmt":"2016-03-07T16:56:12","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/?p=140856"},"modified":"2016-03-07T18:03:30","modified_gmt":"2016-03-07T17:03:30","slug":"jornada-de-ciencia-de-datos-y-aprendizaje-estadistico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2016\/03\/07\/140856","title":{"rendered":"Jornada de ciencia de datos y aprendizaje estad\u00edstico"},"content":{"rendered":"

El pr\u00f3ximo mi\u00e9rcoles 9 de marzo a partir de las 10:00 tendr\u00e1 lugar la Jornada \u00abBBVA-SPOR Winter Day on Data Science and Statistical Learning\u00bb en la Facultad de Ciencias F\u00edsicas de la Universidad Complutense. El programa incluye conferencias de Emilio Carrizosa (Universidad de Sevilla), Alberto Su\u00e1rez (Universidad Aut\u00f3noma 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 \u201cInteligencia artificial aplicada a la detecci\u00f3n de fraude en medios de pago\u00bb, dirigido por David G\u00f3mez-Ullate (Universidad Complutense y el ICMAT, y financiado por el programa de Ayuda a Investigadores y Creadores Culturales de la Fundaci\u00f3n BBVA. El investigador, y organizador de la jornada, presenta el encuentro.<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

El an\u00e1lisis de datos es una de las disciplinas de mayor proyecci\u00f3n y demanda desde el sector industrial, pues la capacidad de interpretar bien los patrones ocultos en estas colecciones de datos ayuda a mejorar la predicci\u00f3n de eventos futuros, a optimizar estrategias y a ahorrar costes. Una de las herramientas para ello son los llamados algortimos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/em> Estos mecanismos parten de un algoritmo inicial y, a partir de un conjunto de datos (de casos resueltos), entrenan<\/em> al algoritmo para que aprenda sobre esos ejemplos y pueda mejorar su predicci\u00f3n de la clasificaci\u00f3n de datos futuros.<\/p>\n

Este es el tema central de la Jornada \u00abBBVA-SPOR Winter Day on Data Science and Statistical Learning\u00bb. Ser\u00e1 el pr\u00f3ximo mi\u00e9rcoles 9 de marzo en la Facultad de Ciencias F\u00edsicas de la Universidad Complutense y contar\u00e1 con la presencia de Emilio Carrizosa (U. Sevilla), Alberto Su\u00e1rez (UAM) y Esteban Moro (UC3M). Cada uno de ellos dar\u00e1 una charla sobre diferentes aspectos de ciencia de datos y machine learning. endr\u00e1 lugar El tema principal del encuentro ser\u00e1 la b\u00fasqueda de aplicaciones para mejorar la predicci\u00f3n y aprender tendencias sobre conjuntos grandes de datos.<\/p>\n

Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se utilizan en multitud de problemas, como por ejemplo en el diagn\u00f3stico de enfermedades, en el reconocimiento facial y de voz, en los sistemas de recomendaci\u00f3n que utilizan numerosas plataformas como YouTube, en los filtros anti-spam o en la detecci\u00f3n de fraude.<\/p>\n

Precisamente en esta \u00faltima aplicaci\u00f3n se centra el proyecto \u00abInteligencia artificial aplicada a la detecci\u00f3n de fraude en medios de pago\u00bb, que patrocina la jornada. El proyecto est\u00e1 financiado con fondos de una Ayuda a Investigadores y Creadores Culturales de la Fundaci\u00f3n BBVA.<\/p>\n

Programa completo<\/strong><\/p>\n

Seminario F\u00edsica Te\u00f3rica II. Facultad de Ciencias F\u00edsicas – UCM<\/em><\/p>\n

10.00 – 11.00. Emilio Carrizosa (Universidad de Sevilla): \u201cMathematical optimization tools for data visualization\u201d.<\/p>\n

11.00 \u2013 11.30. Coffee Break<\/p>\n

11.30 \u2013 12.30. Alberto Su\u00e1rez (Universidad Aut\u00f3noma de Madrid): \u201cAprendizaje autom\u00e1tico mediante conjuntos de clasificadores\u201d.<\/p>\n

12.30 – 13.30. Esteban Moro Egido (U. Carlos III de Madrid). \u201cCities and Social Media: applications to mobility, economy and unemployment\u201d.<\/p>\n

—<\/p>\n

David G\u00f3mez-Ullate <\/strong>es investigador en la Universidad Complutense <\/strong>y miembro del ICMAT<\/strong><\/p>\n

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