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Aprendizaje basado en grafos: métodos, casos de estudio y desafíos
24/jun

RESUMEN

El aprendizaje basado en grafos es un área emergente del aprendizaje automático que facilita la construcción de modelos en base a información estructurada. En esta charla se presentarán algunos métodos y casos de estudio de esta área aplicadas a distintos problemas de aprendizaje en grafos en el contexto de la realidad nacional. Entre los problemas abordados se mostrarán resultados en análisis de redes de apellidos, detección de bots y clusterización de áreas urbanas en base a redes neuronales de grafos. Finalmente, se enuncian algunos desafíos en el área y posibles vías de investigación.

PRESENTA

Marcelo Mendoza, profesor asociado DCC UC, Doctor en Ciencias de la Ingeniería con Mención en Computación de la Universidad de Chile (2007). Trabajó como investigador post-doctorante en Yahoo! Research. Es director del Programa de Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María desde 2014 y es presidente de la Asociación Chilena de Reconocimiento de Patrones (ACHIRP) desde 2015. Sus áreas de interés en investigación son la minería de texto, la recuperación de información y la minería de datos en redes sociales.

DÓNDE Y CUÁNDO

Viernes 24 de junio a las 12:00, por zoom en: