Camilo Maldonado Vidal

Data Scientist con Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática de la UTFSM, con experiencia tanto en la industria como en investigación aplicada. Su principal área de especialización es el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y el aprendizaje profundo.

Ha trabajado en el diseño e implementación de modelos robustos de clasificación textual, especialmente en contextos donde los datos presentan ruido, ambigüedad o instancias fuera de distribución.

Su investigación más reciente, titulada “Beta Distribution Approach for Outlier Exposure in Multi-class Text Classification” (disponible en https://doi.org/10.1007/978-3-031-76607-7_15), propone un enfoque estadístico para mejorar la detección de clases no vistas y datos informativos en escenarios de clasificación de mundo abierto, contribuyendo a sistemas más adaptativos y confiables.