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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Piotr Romashov
DESCRIPTION:Título: BAYCON: Generador Bayesiano de Contrafácticos para Inteligencia Artificial Explicable \nDirector: Maria Vanina Martinez \nJurados: Pablo Negri  y Ricardo O. Rodriguez \nLink: https://youtu.be/AF0uD2MKgUo \nResumen: \nGenerar contrafácticos para descubrir escenarios predictivos hipotéticos es el estándar de facto para explicar los modelos de aprendizaje automático y sus predicciones. Sin embargo\, construir un explicador contrafáctico que sea eficiente en el tiempo\, escalable y agnóstico del modelo\, además de ser compatible con atributos continuos y categóricos\, sigue siendo un desafío abierto. Para complicar aún más las cosas\, garantizar que las instancias a contrastar están optimizadas para la esparsitud de los atributos\, permanecen cerca de la instancia explicada y se mantiene dentro de la variedad de los datos\, está lejos de lo trivial. Para abordar esta brecha\, proponemos BayCon: un novedoso generador de contrafácticos basado en el muestreo de características probabilísticas y optimización bayesiana. Tal enfoque puede combinar múltiples objetivos empleando un modelo sustituto para guiar la búsqueda contrafáctica. Demostramos las ventajas de nuestro método a través de una colección de experimentos basados en seis conjuntos de datos de la vida real que representan tres tareas de regresión y tres de clasificación.
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SUMMARY:Charla de Alejandro Russo: "Análisis de datos respetando la privacidad de las personas"
DESCRIPTION:Profesor de la Universidad Tecnológica y de la Universidad de Göteborg\, Suecia. \nCiclo de charlas ¡DATAME! (Licenciatura en Ciencia de Datos).
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