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¿Cómo construir portafolios de inversión utilizando machine learning?

Salón 13, Edificio C del IIMAS

Resumen La teoría de portafolios es un área de estudio que intersecta las finanzas y la investigación operativa. Su origen se remonta a los años 50, cuando Harry Markowitz (Premio Nobel de Economía) planteó el problema de construir un portafolio de inversión como un problema de optimización estocástica. Posteriormente, surgieron variantes del modelo inicial, incorporando […]

From physics-inspired to physics-informed ANN modelling: A perspective

Salón 13, Edificio C del IIMAS

Coloquio de Matemáticas Aplicadas Resumen Machine learning (ML), particularly artificial neural networks (ANNs) and deep learning (DL), has emerged as a powerful tool for analysing complex experimental data. However, traditional supervised ML methods are constrained by the need for large paired input-label datasets, which are often difficult to obtain in scientific applications. Furthermore, many ANN […]

Algorithmic Fairness in Machine Learning

Salón 13, Edificio C del IIMAS

Resumen El objetivo de este minicurso es el diseño de algoritmos que no solo sean eficientes, sino también equitativos y libres de sesgos. Temario Preliminares en aprendizaje máquina y clasificación binaria Fairness algorítmica Reglas óptimas en clasificación binaria Ponente Dr. Mohamed Hebiri Universidad Gustave Eiffel, París