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RESUMEN

[En inglés] Pablo Barceló, director alterno del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos, presentará en EDBT/ICDT 2021: 24th International Conference on Extending Database Technology como invitado clave. En la exposición abordará dos ejemplos recientes de la investigación sobre problemas de explicabilidad en modelos de aprendizaje automático (ML). En términos generales, estos problemas de explicabilidad se refieren a consultas específicas que se plantean sobre modelos de machine learning para obtener justificaciones significativas de sus resultados. 

PRESENTA

Pablo Barceló, académico de la Pontificia Universidad Católica de Chile, director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional, director alterno del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos. Autor de más de 80 artículos técnicos, ha presidido ICDT 2019, presidirá ACM PODS 2022 y actualmente es miembro del comité editorial de Logical Methods in Computer Science. De 2011 a 2014 fue editor de la columna de teoría de bases de datos de SIGMOD Record. Sus áreas de interés son la teoría de bases de datos, la lógica en informática y la relación emergente entre estas áreas y el aprendizaje automático.

CUANDO Y DONDE

Miércoles 24 de marzo, 14.00 Chile – 18.00 horario Europa Central (GTM+1)

Registro (con costo) en https://edbticdt2021.cs.ucy.ac.cy/registration

MÁS INFORMACIÓN EN: 

ttps://edbticdt2021.cs.ucy.ac.cy/