Título: Formulaciones multicriterio en aprendizaje estadístico

Dr. Pedro J. Zufiria 
Catedrático del Departamento de Matemática Aplicada a las TIC (UPM)
Grupo de Redes Neuronales - Grupo de Sistemas Dinámicos

Día y hora: Miércoles 19 de agosto a las 14hs
Lugar: Cero+Infinito, 1er piso, Salón 2119 

Resumen:

Las formulaciones multicriterio permiten abordar problemas de aprendizaje estadístico teniendo en cuenta varios objetivos potencialmente contrapuestos. En esta charla se presentarán tres aplicaciones de este paradigma: el diseño de clasificadores y regresores considerando simultáneamente varios criterios de calidad, la obtención de múltiples explicaciones contrafactuales mediante modificaciones mínimas según una formulación multicriterio, y una alternativa al algoritmo k-Nearest Neighbors basada en el conjunto de vecinos más próximos en el sentido de Pareto. Los tres ejemplos ilustran cómo los conceptos de dominancia y optimalidad de Pareto proporcionan un enfoque alternativo para el desarrollo de nuevos modelos y métodos en aprendizaje estadístico.