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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tobías Valdés Castro
DESCRIPTION:Título: ¿Cómo ordenamos?\nDirector: Matías Lopez-Rosenfeld\nCo-Director: Pablo Turjanski\nJurados: Gabriela di Piazza\, Ariel Salgado y Rodrigo Laje \nResumen:\nEntre los temas iniciales que se suelen incluir en la currícula de las carreras de Ciencias de la Computación se encuentra el ordenamiento. Una de las estrategias didácticas para abordarlo es la problematización del tema con diferentes escenarios\, como pueden ser las secuencias de números\, naipes\, etc. Desarrollamos un videojuego para poder estudiar el comportamiento de estudiantes frente a distintos escenarios\, y de esta manera analizar ventajas y desventajas de cada propuesta. En la caracterización de escenarios\, se destaca que en algunos de ellos la información disponible y operaciones mínimas necesarias para resolver no son equivalentes a las usadas por los algoritmos que se presentan en los cursos\, parte de la tarea es computada sin la necesidad de realizar explícitamente una de sus operaciones. Finalmente\, se concluye que se debe prestar atención al momento de seleccionar un escenario\, de manera tal que las operaciones e información disponibles sean similares a las que tienen y utilizan luego los algoritmos que se enseñarán al resolverlo. Esto es\, que incluya los comandos básicos a utilizar por el algoritmo a introducir en clase.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ezequiel Companeetz
DESCRIPTION:Título: Optimización de ASV para árboles de decisión\nDirectores: Santiago Cifuentes\, Sergio Abriola\nJurados: Eric Brandwein\, Pablo Riera \nResumen:\nEn esta tesis se aborda el problema de la explicabilidad en modelos de aprendizaje automático mediante métodos de feature attribution. En particular\, se estudia una variante de los Shapley values conocida como Asymmetric Shapley Values (ASV)\, que permite incorporar conocimiento causal en la explicación de modelos de forma model agnostic. A partir del análisis de su complejidad\, se demuestra que el cálculo exacto de ASV es polinomial en modelos cuya distribución de entrada está representada por una red bayesiana del tipo Naive Bayes\, en contraste con SHAP\, que es #P-hard aún en este caso restringido. Con el objetivo de extender estos resultados a clases más generales de redes bayesianas\, se introduce una noción de clases de equivalencia sobre los órdenes topológicos del grafo causal subyacente\, lo cual permite reducir drásticamente el número de permutaciones necesarias para computar ASV. Se presenta un algoritmo polinomial en el número de clases para identificarlas\, y se implementa un esquema de cómputo exacto de ASV basado en estas clases. Además\, se propone un nuevo método para computar en tiempo polinomial la predicción esperada de un árbol de decisión\, sobre una distribución dada por una red bayesiana arbitraria\, permitiendo así evaluar el algoritmo desarrollado para el cómputo de ASV en estos modelos. Por último\, se propone un algoritmo aproximado para calcular el ASV en familias de DAG’s causales del tipo polytree. Para ello\, se desarrolla un algoritmo de muestreo aleatorio de órdenes topológicos de polytrees. Estos resultados respaldan la viabilidad del enfoque propuesto en estructuras causales realistas\, y se contrastan empíricamente con SHAP tanto en precisión como en eficiencia computacional.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-ezequiel-companeetz/
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