Defensa de Tesis Doctoral en Ciencias de la Computación

• 13 Set 2023

Se invita a la comunidad universitaria a la defensa de la tesis titulada:  "Aprendizaje automático para clasificación anticipada en datos secuenciales”, correspondiente al Lic. Juan Martin LOYOLA,  para optar al Título Académico de: "Doctor en Ciencias de la Computación"

Integrantes del Jurado: 

Dra. Alicia Marcela  PRINTISTA
Dra. Norma Andrea VILLAGRA 
Dr. Edgardo FERRETTI
Dr. Mario Guillermo LEGUIZAMON  

Tesista:

Lic. Juan Martin LOYOLA

Directores:

Dr. Marcelo Luis ERRECALDE
Dr. Esteban Gabriel JOBBÁGY GAMPEL 

Secretaria de CyT-Posgrado:
Dra. Verónica GIL COSTA  

Fecha: 14 de septiembre

Lugar: Sala de Posgrado II

Hora: 9:00 hs.

Link de Zoom para las personas que asistan de manera virtual Aquí

ID de reunión: 893 1532 4241

Código de acceso: 225316

Resumen
La clasificación anticipada es clave para reducir los costos operativos asociados con la categorización de la entrada dado que no procesa la misma completamente. Sin embargo, no siempre interesa clasificar de forma anticipada para reducir costos de este tipo. Cuando la demora en determinar la clase de la entrada aumenta la probabilidad de que una persona se encuentre en riesgo, es fundamental detener la lectura lo antes posible. En este caso, se conoce a la clasificación anticipada como detección anticipada de riesgos. El presente trabajo ahonda en este problema, describiendo las partes que la componen y su relación. Además, se presentan distintos modelos para abordarlo y se evalúa su desempeño en una serie de tareas publicadas en el marco del laboratorio eRisk. Los resultados obtenidos demuestran la importancia de modelar explícitamente la política de decisión, alcanzando resultados competitivos, superiores al estado del arte para la mayor parte de las tareas, para las medidas temporales y clásicas. Por último, se brindan herramientas para construir o aumentar conjuntos de datos y con el fin de desarrollar y evaluar este tipo de modelos..