Inspiración y Conexiones “Workshop on Machine and Statistical Learning” un evento excepcional
¡Compartimos con emoción los increíbles momentos que vivimos en el “Workshop on Machine and Statistical Learning with Applications”!
Este evento excepcional tuvo lugar el pasado 14 de junio y reunió a una destacada comunidad de investigadores nacionales e internacionales especializados en diversas áreas, incluyendo las neurociencias, machine learning y estadística.
Durante este encuentro, tuvimos el honor de escuchar y aprender de algunos de los exponentes más brillantes en sus respectivos campos. Cada expositor nos brindó una visión única y enriquecedora, compartiendo su experiencia y conocimientos avanzados en el mundo de la ciencia de datos.
Desde neurocientíficos que exploran los misterios del cerebro hasta expertos en machine learning que impulsan la innovación tecnológica, cada presentación fue una verdadera fuente de inspiración. Fue fascinante presenciar cómo estas disciplinas se entrelazan y se potencian entre sí para impulsar avances significativos en la sociedad actual.
Este workshop no solo fue una excelente oportunidad para aprender, sino también para establecer contactos con profesionales apasionados y visionarios de todo el mundo. No hay duda de que los lazos y las colaboraciones surgidas durante este evento seguirán impulsando avances significativos en la investigación y la aplicación de estas disciplinas en el futuro.
Si te perdiste este evento, ¡No te preocupes! Acá les compartimos la oportunidad de acceder a las presentaciones de cada uno de los expositores.
- Gonzalo Ruz – Learning Bayesian network classifiers with applications
- Claudia Duran-Aniotz – Machine Learning como método diagnóstico para la Enfermedad de Alzheimer
- Jorge Bazán – Binary classification and evaluation metrics using supervised machine learning models to imbalanced data
- Claudio Fuentes – A Bayesian Nonparametric Model for Classification of Longitudinal Profiles
- Danilo Alvares – Joint specification of generalised linear mixed and time-to-event models: A robust twostage approach
- Maritza Márquez – Classification using a joint model of longitudinal data and binary outcomes based on the SAEM algorithm
- Reinel Tabares – Aspectos transparentes, éticos y responsables en Inteligencia Artificial