{"id":2117,"date":"2016-03-02T17:35:50","date_gmt":"2016-03-02T17:35:50","guid":{"rendered":"http:\/\/wordpress.local\/2016\/03\/02\/conferencia-computacion-evolutiva-y-aprendizaje-de-maquina\/"},"modified":"2016-03-02T17:35:50","modified_gmt":"2016-03-02T17:35:50","slug":"conferencia-computacion-evolutiva-y-aprendizaje-de-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tuxtla.tecnm.mx\/dcab\/conferencia-computacion-evolutiva-y-aprendizaje-de-maquina\/","title":{"rendered":"Conferencia Computaci\u00f3n Evolutiva y Aprendizaje de M\u00e1quina"},"content":{"rendered":"

El 1 de marzo de 2016, se llev\u00f3 a cabo la conferencia Computaci\u00f3n Evolutiva y Aprendizaje de M\u00e1quina, de la tesis doctoral Surrogate-Assisted Multi-Objective Full Model Selection, <\/span>se realiz\u00f3 en las instalaciones del instituto en la sala audiovisual del edificio \u201cZ\u201d en punto de las 12:00 horas por el ponente Alejandro Rosales P\u00e9rez de Ciencias Computacionales (CCC) del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y El\u00e9ctrica en Puebla (INAOE).<\/span><\/p>\n

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Egresado destacado del Instituto Tecnol\u00f3gico de Tuxtla Guti\u00e9rrez de la carrera de ingenier\u00eda en Electr\u00f3nica en el a\u00f1o 2008 titulado por promedio. Dentro de su trayectoria profesional ha trabajado en el \u00e1rea de ciencias computacionales y tecnol\u00f3gicas de informaci\u00f3n, a trav\u00e9s <\/span>de la realizaci\u00f3n de <\/span>investigaci\u00f3n b\u00e1sica en las \u00e1reas de especialidad; le han permitido tener la capacidad de resolver problemas cient\u00edficos y tecnol\u00f3gicos de alta relevancia en el campo de las ciencias y llevar a cabo investigaci\u00f3n aplicada orientada a satisfacer necesidades planteadas por el sector productivo y de servicios del pa\u00eds.<\/span><\/p>\n

Fue reconocido por la Sociedad Mexicana de Ingenier\u00edas Artificiales (SMIA); se le otorg\u00f3 por parte de gobierno de M\u00e9xico, <\/span>una estancia de investigaci\u00f3n en la Universidad de Granada, Espa\u00f1a y por parte del gobierno italiano una estancia de investigaci\u00f3n en la Universidad de Florencia en Italia.<\/span><\/p>\n

En la conferencia hizo hincapi\u00e9 en la propuesta de la tesis doctoral que realiz\u00f3 para su obtenci\u00f3n de grado, coment\u00f3\u00a0 la tesis se propone tres m\u00e9todos para abordar el problema de selecci\u00f3n de modelo completo de clasificaci\u00f3n para usuarios no expertos. El primero hace uso de la teor\u00eda de la dimensi\u00f3n VC para estimar de una forma gen\u00e9rica y sencilla la complejidad de los modelos. <\/span><\/p>\n

El segundo enfoque formula el problema de selecci\u00f3n de modelo completo como uno de optimizaci\u00f3n multi-objetivo anidado y es llamado EN-MOMS-PbE, por las siglas en ingl\u00e9s de Evolutionary Nested Multi-Objective full Model Selection with Paretobased Ensembles. Debido al enfoque anidado, la optimizaci\u00f3n tiene dos niveles; en el nivel superior trabaja con la estructura del modelo, mientras que en el inferior se optimizan los hiper-par\u00e1metros de la estructura dada. EN-MOMS-PbE y finalmente el enfoque se explora la idea de la optimizaci\u00f3n asistida por subrogados para reducir el n\u00famero de evaluaciones requeridas por el algoritmo evolutivo. <\/span><\/p>\n

<\/span>\u201cCIENCIA Y TECNOLOG\u00cdA CON SENTIDO HUMANO\u201d<\/span><\/p>\n

Departamento de Comunicaci\u00f3n y Difusi\u00f3n<\/span><\/p>\n

Instituto Tecnol\u00f3gico de Tuxtla Guti\u00e9rrez.<\/span><\/p>\n

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