Episodio 6: Regresión y complejidad

26 octubre, 2021

#podcast #T1E6 Martes, 25 de Mayo de 2021

En este capítulo introducimos uno de los problemas básicos que tratan de resolver las herramientas de Inteligencia Artificial: la regresión. Los modelos de regresión tratan de predecir cierta variable utilizando otras variables como entrada, de modo que el modelo resultante nos revela la relación existente entre ellas. El Deep Learning trata estos problemas utilizando redes neuronales que, en ocasiones son muy complejas. Para arrojarnos luz sobre la regresión y la complejidad de estos modelos, entrevistamos a Pablo Mesejo, investigador de DaSCI.

Pablo Mesejo tiene un Máster y es Doctor en Ciencias de la Computación por las Universidades de la Coruña y la Universidad de Parma en Italia, donde estuvo contratado por un proyecto Marie Curie ITN: También ha estado con estancias postdoctorales en la Universidad d’Auvergne, en Francia, y en el equipo Mistis del Inria, algo así como el CSIC de Francia. Sus intereses de investigación incluyen la visión por ordenador, el aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia computacional aplicadas principalmente a problemas de análisis de imágenes biomédicas.

Esto es SintonIA.

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