Resumen:
Uno de los grandes retos del aprendizaje de máquinas y la minería de datos es descubrir patrones relevantes sin supervisión en conjuntos de datos masivos. En muchos problemas, las relaciones de orden mayor revelan aspectos interesantes de los datos pero el costo computacional para encontrarlos suele ser prohibitivo. En esta plática se presentará un método escalable basado en funciones hash sensibles a la localidad para encontrar relaciones de orden mayor y descubrir patrones en conjuntos de datos masivos. Se mostrará la aplicación de este método en tareas de descubrimiento de tópicos en documentos de texto y descubrimiento de objetos en imágenes.
Fecha: Lunes 12 de noviembre 2018.
Lugar: Salón 200, Edificio Anexo del IIMAS.
Hora: 13:00 horas.