Nuevo seminario de la serie “Nuevas soluciones con Big Data” organizados por el UC3M-Santander Big Data Institute (IBiDat) donde se presentarán problemas reales en distintos campos y la solución aportada utilizando todos los datos disponibles. Lo seminarios intentan ser un punto de encuentro de profesionales y académicos para presentar problemas y analizar posibles soluciones basadas en Big Data.
El siguiente seminario será el viernes 15 de febrero a las 9.30 en la sala 4.1.E03 del edificio nº 4 (Torres Quevedo) del Campus de Leganés de la Universidad Carlos III de Madrid y finalizará a las 11:00.
En esta ocasión el seminario tendrá como título “Modelos de explicabilidad de algoritmos caja negra“. Será presentado por Diego Yus: Graduado en Física por la Universidad de Zaragoza en 2015. Entre 2016 y 2018 cursó un máster en Machine Learning en el Royal Institute of Technology de Estocolmo, realizando el TFM en Scania AB. En la actualidad trabaja como Data Analyst en Kernel Analytics. Curioso por naturaleza, siempre dispuesto a aprender cosas nuevas (no sólo de Tech/Data Science) y compartirlas con otros.
A medida que se emplean modelos de predicción más complejos se hace más difícil entender el sentido en el que las variables impactan en la variable objetivo. Los algoritmos de explicabilidad vienen a completar los modelos de caja negra ofreciendo información sobre cómo las variables impactan en la predicción tanto de manera global como a nivel observación individual. En esta charla se ofrecerá una visión general sobre diversos métodos de explicabilidad del estado del arte que se pueden utilizar para explicar las predicciones de los modelos caja negra.
Los seminarios están organizados por Carlo Sguera, investigador de IBiDat (carlo.sguera@uc3m.es) al que puedes dirigirte para información adicional.
Los seminarios son de carácter abierto y gratuito. Se agradece confirmación de asistencia rellenando el siguiente formulario: https://goo.gl/forms/QWGe3K98Y5XuO8Yz1