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Profesor de Harvard dictó charla en la FI UdeC sobre modelos de aprendizaje computacional

Profesor de Harvard dictó charla en la FI UdeC sobre modelos de aprendizaje computacional

Profesor de Harvard dictó charla en la FI UdeC sobre modelos de aprendizaje computacional

10.01.2018

El director científico del Máster en Data Science de Harvard University, dr. Pavlos Protopapas, estuvo el pasado lunes 8 de enero en nuestra Facultad, dictando su charla titulada “Probabilistic Survey Design: Crowdsourcing with Evolving Annotators”.

En el auditorio Salvador Gálvez se realizó esta presentación, cuya gestión para realizarse estuvo a cargo del docente del Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación (DIICC) de nuestra FI UdeC, Guillermo Cabrera, experto en Data Science y quien mantiene el contacto con el académico internacional.

Docente del DIICC Guillermo Cabrera

Entrevista a Guillermo Cabrera

¿En qué contexto el Profesor Protopapas vino a la UdeC a dictar esta charla?

Como parte de la Harvard-Chile Data Science School (http://www.hcds.cl/), escuela que funciona como programa de pasantía, donde alumnos de Chile (UdeC, U.Chile y PUC) trabajan en proyectos de investigación, en conjunto con alumnos de Harvard. De manera que una vez al año los chilenos vamos a Harvard, y una vez al año vienen ellos a nuestro país, entonces a través de esta escuela co-guiamos alumnos chilenos y de Harvard en diferentes proyectos de investigación durante el periodo de un año.

Su charla fue sobre modelos de aprendizaje computacional

¿Cuál fue el principal mensaje que vino a compartir sobre su trabajo de investigación?

Lo que sucedes es que para entrenar modelos de aprendizaje computacional supervisados, se necesita tener datos etiquetados. Por ejemplo, si quiero enseñar al computador a distinguir entre perros y gatos, debo mostrarle muchas imágenes de ellos e indicarle qué es un perro y qué es un gato. Entonces estas etiquetas generalmente son creadas por humanos, pero el proceso de etiquetado automático no es perfecto. Los humanos nos equivocamos, nos cansamos o podemos aprender de lo que hacemos. De manera que la charla de Pavlos trató de los métodos que estamos desarrollando para inferir el proceso de aprendizaje humano y corregir etiquetas equivocadas, para así tener mejores conjuntos de entrenamiento.

¿Qué relación mantiene el Profesor Pavlos Protopapas con el DIICC UdeC?

Pavlos es el Director Científico del Master en Data Science de Harvard. Ha compartido su experiencia tanto con alumnos, como con académicos del departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación, así como también de otros departamentos. Y en particular actualmente está ayudándonos a estructurar el Magíster en Innovación y Nuevas Tecnologías en Data Science, y co-guiando alumnos nuestros del Magíster en Ciencias de la Computación.