[AAA] SEMINARIO IATE (10/05, 11 hs). Métricas y Distribuciones de Probabilidad en Machine Learning.

[Seminarios IATE - Conicet]

Buenas tardes,

Invitamos al Ciclo de Seminarios del IATE de esta semana con la siguiente
presentación:


*Titulo: Métricas y Distribuciones de Probabilidad en Machine Learning.*
*Expositor: *Claudio Lopez (ICATE, CONICET-UNSJ)

*Fecha: *viernes 10 de mayo, 11 hs.

*Resumen:* El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) ha surgido como
una herramienta indispensable en el campo de la astronomía, permitiendo
profundizar la exploración y análisis del universo con una precisión cada
vez más eficiente. Dos pilares fundamentales del ML aplicado a la
astronomía son: las métricas de evaluación y las distribuciones de
probabilidad. La importancia de las métricas adecuadas para evaluar los
modelos de ML es crítica, ya que proporcionan el criterio según el cual se
pueden medir y comparar los resultados experimentales. El ML se utiliza
para estimar propiedades galácticas, tales como redshifts fotométricos y
masas estelares, destacando la necesidad de métricas precisas que capturen
la precisión y la confiabilidad de estas estimaciones. En este sentido, las
distribuciones de probabilidad permiten el refinamiento de estas
estimaciones, filtrando y refinando los resultados, proporcionando
estimaciones más confiables y robustas.

Esperamos vuestra participación este viernes en el auditorio del IATE.
------------ próxima parte ------------
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