Matemática para Aprendizaje Automático
Un proyecto sin escalas desde la matemática pura al mundo real
Acerca del Proyecto
El proyecto surge, como tantos otros, en pandemia, cuando el encierro, la incertidumbre y la curiosidad nos llevaron a buscar nuevos ámbitos donde aportar desde nuestra formación como matemáticxs. Partimos de la premisa de estudiar, aprender, investigar y compartir el proceso.
Eje 1: matemática en los algoritmos de aprendizaje automático.
La matemática es el lenguaje con el cual interpretamos el mundo y lo usamos para replicarlo artificialmente. La inteligencia artificial colecciona estas interpretaciones. El aprendizaje automático es una parte de ella, y es donde la matemática está más presente. Para avanzar en los métodos de aprendizaje automático precisamos de la matemática. Pero ésta también avanza gracias al aprendizaje automático, no solamente resolviendo necesidades sino aplicándolo para obtener nuevos resultados.
Eje 2: aplicación a problemas de tráfico.
Los problemas relacionados al tráfico han sido estudiados desde diversos puntos de vista, son demasiado complejos y las técnicas de optimización son muy costosas. Proponemos un esquema de apredizaje automático que permita, en alguna medida, obtener los resultados con sensiblemente menor costo.
Eje 3: extensión y divulgación.
Es indispensable en el mundo actual que los problemas se resuelvan de manera interdisciplinaria.
Ofrecemos consultoría académica en cuanto a análisis de datos y aprendizaje automático para investigadores de otras áreas.
Ofrecemos charlas panorámicas sobre la inteligencia artificial, los posibles enfoques desde las distintas ciencias, el lenguaje matemático en comun y la importancia de la interdisciplinariedad.
Integrantes
Dr. Lucas Venturato
Contacto
Envía un correo electrónico a
isolda (at) fceia (dot) unr (dot) edu (dot) ar
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