Eventos

[:es]Título:  Adaptive Machine Learning for Data Streams
Ponente: Albert Bifet (University of Waikato)
Organizador: Alejandro Rabasa
Fecha: Lunes 25 de enero de 2021 a las 9:00 horas.
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Abstract: Big Data and the Internet of Things (IoT) have the potential to fundamentally shift the way we interact with our surroundings. The challenge of deriving insights from the Internet of Things (IoT) […]

[:es]Título:    Inteligencia Artificial en una sociedad de dispositivos
Ponente: Senén Barro Ameneiro (Universidad de Santiago de Compostela)
Organizador: Federico Botella
Fecha: Lunes 21 de diciembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: Vivimos en una sociedad de dispositivos. Por una parte, los dispositivos incorporan una creciente capacidad de percepción, computación, interacción y acción y conforman sociedades de entidades cada vez […]

[:es]Título:    «Data Science and Digital Humanities: a feasible merge?»
Ponente:  Alejandro Bia (Centro de Investigación Operativa)
Organizador: Prof. Elisabeth Burr de la Universidad de Leipzig
Fecha: Martes 8 de diciembre de 2020 a las 17:00
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ABSTRACT: This talk deals with the new and trendy field of Data Science, tracing back to its origins and analysing its future potential applications especially within […]

[:es]Título:    The application of Discontinuous Petrov-Galerkin method for time-dependent Partial Differential Equations.
Ponente:  Judit Muñoz Matute (BCAM – Basque Center for Applied Mathematics)
Organizador: José Valero
Fecha: Lunes 14 de diciembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: The Discontinuous Petrov-Galerkin (DPG) method with optimal test functions is a numerical method for approximating the solution of Partial Differential equations. It was proposed […]

[:es]Título:    Explaining Machine Learning Outcomes by Means of Mathematical Optimization
Ponente:  Dolores Romero Morales (Copenhagen Business School, Denmark)
Organizador: Juan Fco. Monge
Fecha: Lunes 7 de diciembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: There is a growing literature on enhancing the interpretability of Machine Learning methods involved in Data Driven Decision Making. Interpretability is desirable for non-experts; it […]

[:es]Título:   On Pure-Strategy Nash Equilibria in a Duopolistic Market Share Model
Ponente: Francesco Ciardiello (Sheffield University Management School)
Organizador: Ana Meca
Fecha: Lunes 30 de noviembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: This paper develops a duopolistic discounted marketing model with linear advertising costs and advertised prices for mature markets still in expansion. Generic and predatory advertising effects […]

[:es]Título:  Impacto económico de la Transformación Digital en las empresas
Ponente: Carlos Hernández Barrueco
Organizador: Ana Meca
Fecha: Lunes 23 de noviembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: ¿En qué consiste la Transformación Digital en la práctica? ¿Qué beneficios económicos y estratégicos puede tener para una empresa? ¿Es vital poder comenzar a aplicar este tipo de innovaciones en las empresas, o se puede vivir unos años […]

[:es]Título:  Teoría de trenzas: un puente entre la geometría y el álgebra
Ponente: María Cumplido Cabello (Universidad Complutense de Madrid)

Organizador: Juan Aparicio
Fecha: Lunes 16 de noviembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: Los grupos de trenzas son interdisciplinares: podemos encontrar definiciones topológicas, geométricas y algebraicas. Por un lado, las trenzas se pueden ver como puntos que […]

[:es]Título:  On the Stochastic Dominance functional-based risk averse versions in mathematical optimization under uncertainty
Ponente: Laureano F. Escudero, Universidad Rey Juan Carlos, Móstoles (Madrid)

Organizador: Juan Fco. Monge
Fecha: Lunes 9 de noviembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: Very frequently, mainly in dynamic problems,some data is uncertain at the decision-making time, although some information is already […]

[:es]Título:  Adversarial Machine Learning: Perspectives from Adversarial Risk Analysis
Ponente: David Rios (Real Academia de Ciencias e ICMAT)

Organizador: Joaquín Sánchez Soriano
Fecha: Martes 3 de noviembre de 2020 a las 12:00
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ABSTRACT: Adversarial Machine Learning (AML) is emerging as a major field aimed at the protection of automated ML systems against security threats. The majority of work in this […]