Webinar: Predicción de casos Covid 19 mediante machine learning

DISERTANTE:
Rosana Matuk (Licenciada en Ciencias de la Computación, FCEN, UBA. Doctora en Ciencias de la Computación, UBA. Profesora Adjunta de la División Computación en la UNLu)
 
OBJETIVO
El objetivo general es divulgar en la comunidad de la UNLu el área del machine learning y redes neuronales artificiales, en uno de sus modelos más prometedores, las redes generativas. Se toma como caso de aplicación la pandemia de COVID 19, debido a su importancia actual, pero también, como caso motivador para generar interés en la comunidad.

RESUMEN DEL CONTENIDO:
Los modelos generativos son uno de los enfoques más prometedores actualmente en machine learning. Para entrenar un modelo generativo, primero se recopilan una gran cantidad de datos de algún dominio (por ejemplo,imágenes, sonidos, etc.) y luego se entrena un modelo de aprendizaje automático que aprende a generar datos similares.

En este Webinar veremos una introducción a los modelos generativos, y en particular, a un tipo de estos modelos, las Generative Adversarial Networks (GANs). Estas redes se han aplicado mayormente a las imágenes y a la visión artificial en los últimos años. En este webinario exploraremos su aplicación a series temporales. Tomaremos como caso de estudio las series temporales de casos del COVID 19 a nivel mundial y regional, a los fines de predecir la evolución de la cantidad de casos y fallecimientos.

DESTINATARIOS: Público en general

FECHA DE REALIZACIÓN:  Martes 18/08/2020 a las 10 hs (duración: 2 horas)

ARANCEL: Sin cargo.

VIDEO DE LA ACTIVIDAD