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Alumnos del curso
"Algebra Matricial para Data Science"
harán dos presentaciones sobre los temas que se describen a continuación,
mañana, lunes 9/12 a las 16hs en el aula 10 de la FIQ.
Están todos invitados.
** Redes Neuronales*
** Completamente a gusto con Netflix*
*Resúmenes:*
** Redes Neuronales*
Una red neuronal es un modelo que nos recuerda a un recién nacido: los
humanos vienen al mundo ignorantes de todo lo que los rodea. Sólo a través
de la exposición al mundo exterior es cuando su "ignorancia" lentamente
disminuye. Claro que esto es un conocimiento a posteriori. Primero el
humano debe experimentar y equivocarse para aprender. De manera análoga,
los algoritmos aprenden a través de datos. Al entrenar una red neuronal
sobre un conjunto de observaciones esperamos disminuir su "ignorancia". La
forma en que medimos este progreso es observando la función error producida
por la red. En este trabajo se intentará explicar a qué nos referimos con
"aprendizaje", echando luz sobre la matemática detrás de redes neuronales,
y por supuesto, mencionando interesantes ejemplos de su uso.
** Completamente a gusto con Netflix*
Entramos a Netflix, buscamos algo para ver y de repente no solo nos
encontramos con películas, series, documentales, sino que además con
porcentajes: "98% para ti", "57% para ti", "80% para ti" y
así... Cada
serie, película o documental tiene una predicción de cuánto nos podría
gustar sin que las hayamos visto...La plataforma predice y nos recomienda
qué ver... Pero, ¿cómo decide qué recomendarnos? ¿cómo predice nuestras
preferencias? En este trabajo mostramos qué papel juega la factorización de
matrices en sus sistemas de recomendación...