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Seminario: Actuales avances en máquinas de aprendizaje
A la aparición del primer algoritmo de aprendizaje máquina –la Regla de Perceptrón– hace seis decenios, como alternativa a las tradicionales modelos estadísticos, siguió un periodo de casi 30 años de desconfianza y estancamiento, que sólo concluyó tras las aportaciones de Rumelhart, Hinton, y otros destacados investigadores. Y de nuevo, tras la emergencia de algoritmos para Perceptrones Multicapa y múltiples aplicaciones prácticas, la evidencia de sus limitaciones redujo el interés, que sólo se mantuvo principalmente por las máquinas de vectores soporte y los conjuntos de máquinas.
Desde mediados de los 2000 se produce el segundo renacimiento, con el desarrollo del aprendizaje profundo, los métodos dinámicos, y otros de gran relevancia práctica, al tiempo que se presta creciente atención a conectar los fundamentos teóricos con los diseños, mientras que la creciente potencia de cómputo posibilita las hoy muy populares tecnologías “Big Data”.
La Fundación Ortega-Marañón acoge del 28 al 30 de septiembre el Seminario «Actuales avances en Máquinas de Aprendizaje». La actividad reunirá a un grupo de destacados expertos para analizar seis grandes temas que centralizan la atención en esta materia: el aprendizaje ante adversarios, el aprendizaje profundo, los nuevos problemas de clasificación, el procesamiento de datos para conseguir mejoras de calidad, los métodos bayesianos para aplicaciones “Big Data” y, también, las formulaciones bayesianas para clasificación desequilibrada.