Transparencia en Machine y Deep Learning

Somos un grupo de matemáticos comprometidos con la enseñanza de las matemáticas, estamos interesados en la formación de profesionistas en cualquier técnica que requiera una formalización matemática.

Escuela de Matemáticas Bourbaki

Mediante algunos ejemplos motivaremos cómo podemos utilizar el lenguaje matemático para hacer de nuestros algoritmos entes más transparentes

WeWork

La carrera por obtener un alto poder de predicción en Machine Learning ha hecho que algunas veces sea complicado comprender lo que está pasando dentro de nuestros algoritmos. En la Escuela de Matemáticas Bourbaki entendemos lo importante que es en términos analíticos tener un entendimiento claro y transparente de las razones por las que nuestro algoritmo reacciona de determinada manera. En esta charla buscamos mostrar con ejemplos concretos cómo es posible mediante un conocimiento del formalismo matemático de Machine y Deep Learning adquirir la confianza necesaria para hacer predicciones más transparentes. La charla será impartida por Alfonso Ruiz quien estudió matemáticas en la UNAM, Orsay y Oxford. De seis a siete y media los invitamos a compartir una bebida con nosotros y comenzaremos la charla a las seis y media en punto. Favor de traer una identificación oficial consigo.

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