Conferencia: 'Algunas perspectivas sobre explicabilidad y aprendizaje automático de lectura y escritura'

Esta es una breve presentación de LIAAD, el laboratorio de Inteligencia Artificial y Apoyo a la Decisión, centro del INESC TEC (https://www.inesctec.pt/en). Se presentarán dos temas diferentes:

1. Trabajos relacionados con la explicabilidad:
   1. Sobre la fusión de árboles de decisión como forma de obtener perfiles interpretables de un determinado atributo de interés.
   2. Dar explicaciones personalizadas usando counteRGAN (contrafactuales con GANs).
   3. Uso del conocimiento de fondo como forma de dar explicabilidad en el contexto de la detección de eventos online.
2. Aprendizaje automático de lectura y escritura (rwML):
   • Un nuevo paradigma, o sobre cómo no sólo leer los datos en la fase de entrenamiento para mejorar las predicciones. cLSTM, un ejemplo de método rwML.

Bio

João Mendes Moreira se doctoró en Ciencias de la Ingeniería por la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Oporto (FEUP) en 2008. Es profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Informática de la FEUP e investigador senior en el LIAAD (Laboratorio de Inteligencia Artificial y Ayuda a la Decisión), centro perteneciente al INESC TEC. Ha trabajado en proyectos y ha sido autor de artículos en áreas relacionadas principalmente con la aplicación del aprendizaje automático a problemas del mundo real en las áreas de sistemas inteligentes de transporte, agricultura de precisión, reconocimiento de actividades humanas, entre otras. Su área de especialización es el aprendizaje supervisado con especial interés en el aprendizaje espacio-temporal, aprendizaje ensemble, detección de outlier/novedades, conjuntos de datos desequilibrados, todo ello utilizando tanto aprendizaje batch como online. Es subdirector del máster en ciencia e ingeniería de datos de la FEUP. Es coautor del libro de Wiley «A general introduction to data analytics», 2019.