Una conferencia sobre construcción de conjuntos de entrenamiento de datos ofreció, en la UdeC, el director del Master en Ciencia de los Datos de la Universidad de Harvard, Dr. Pavlov Protopapas, como parte de las actividades de su visita al Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación (Diicc).

La conferencia contó con la presencia de académicos y estudiantes y, en ella, el investigador explicó que los conjuntos de entrenamiento constituyen uno de los problemas más importantes en aprendizaje computacional e inteligencia artificial.

Se trata de enseñar a las máquinas a distinguir de la manera en que lo hacen los humanos y para ello se les entrena a través de modelos basados en datos.

El experto entregó ejemplos de modelos y su aplicación en el campo de la astronomía, un área en que -a su juicio- existen grandes desafíos en esta materia.

“Cuando empezamos a usar aprendizaje computacional (en el área), usábamos conjuntos de datos muy pequeños y los modelos funcionaban muy bien; ahora tenemos estos nuevos telescopios que generan muchos datos, entonces tenemos que tener muy buenos conjuntos de entrenamiento, suficientemente diversos y de buena calidad. Esto es lo que nos va a permitir tener buenos conjuntos para entrenar estos modelos de aprendizaje computacional y, de esta forma, utilizar datos reales para descubrir nuevas cosas (en las observaciones)”, dijo.

La visita de Protopapas se inserta en la realización de una nueva versión de la Harvard-Chile Data Science School, cuyo representante en la UdeC es el académico del Diicc Guillermo Cabrera.

“Esta es una escuela que hacemos desde hace mucho tiempo y que ahora está funcionando en la UdeC con alumnos de postgrado de nuestra universidad, de las universidades de Chile y Católica. En esta semana ellos definen un proyecto, que trabajarán durante todo el año co guiados por profesores de distintas instituciones”, explicó el Dr. Cabrera.