Conferencia: 'Aprendizaje automático a partir de datos complejos con aplicaciones en ciencia'

Cada vez se dispone de conjuntos de datos más grandes y complejos que plantean diversos retos a los métodos de aprendizaje automático, especialmente a los métodos de modelización predictiva. Los datos pueden ser grandes en el sentido de que contengan (muchas) instancias o de que tengan (muchas) dimensiones. Otros tipos de retos incluyen la necesidad de aprender modelos predictivos para múltiples objetivos simultáneamente; la necesidad de utilizar tanto datos anotados (con valores objetivo registrados) como datos no anotados; y la necesidad de manejar instancias que no son independientes entre sí, pero que están situadas en un contexto (de red). En la conferencia se analizarán estos retos, algunos métodos de aprendizaje automático que los abordan y, por último, algunos ejemplos del uso de estos métodos en distintos ámbitos de la ciencia y la ingeniería, como las ciencias de la vida y la medicina, la ecología y las ciencias medioambientales, y las operaciones espaciales.

Acerca de Sašo Džeroski

Sašo Džeroski es un concejal científico (investigador senior) en el JSI, profesor titular en la Escuela Internacional de Posgrado Jozef Stefan y profesor visitante en la Agencia Espacial Europea. Es miembro de EurAI, la Asociación Europea de IA, en reconocimiento a su "labor pionera en el campo de la IA".  Es miembro de la Academia de Ciencias y Artes de Macedonia y de la Academia Europea.

Su investigación abarca distintas facetas de la Inteligencia Artificial, centrándose en el aprendizaje automático y el descubrimiento científico computacional. Su grupo ha desarrollado métodos de aprendizaje automático que aprenden modelos explicables a partir de datos complejos en presencia de conocimientos del dominio: entre ellos se incluyen métodos de predicción multiobjetivo, aprendizaje semisupervisado y relacional y aprendizaje a partir de flujos de datos. También ha desarrollado métodos para el descubrimiento científico computacional, incluidos métodos que aprenden modelos explicables de sistemas dinámicos. Los métodos desarrollados, publicados en software de código abierto, se han utilizado para resolver importantes problemas de la ciencia y la sociedad, como la agricultura y las ciencias medioambientales, la medicina y las ciencias de la vida, la física y las ciencias de los materiales, y las operaciones espaciales/observación de la Tierra.

El trabajo del profesor Džeroski ha sido ampliamente publicado en más de 250 artículos de revistas y más de 300 conferencias en congresos. Es muy citado, con más de 24 000 citas y un índice-h de 73 (en la base de datos Google Scholar). El profesor Džeroski está reconocido como el mejor informático de Eslovenia, según la clasificación de Research.com. Ha supervisado a 30 estudiantes de doctorado que han defendido con éxito sus tesis, así como a 15 becarios postdoctorales, ahora activos tanto en el mundo académico como en la industria en muchos países de tres continentes.