El martes 10 de agosto 2021, el Dr. Sergio Obando Application Engineer  en MathWorks, U.S.A. impartó el webinar Adopción de IA con AutoML e Interpretabilidad.

El propósito de este webinar en el marco de nuestra”semana virtual” es que los participantes aprendan los tres pasos para obtener un modelo predictivo optimizado a partir de señales sin procesar o datos de imágenes. Demostrar varios métodos de interpretación para explicar las predicciones del modelo. Y aplicar el aprendizaje incremental para adaptar modelos a cambios en el entorno. Crear buenos modelos de aprendizaje automático es difícil y requiere mucho tiempo, y pocos ingenieros y científicos tienen la experiencia necesaria. El Automated Machine Learning (AutoML) simplifica ese proceso en unos pocos pasos, identificando el mejor modelo y optimizando sus hiperparámetros en un solo paso, haciendo que el aprendizaje automático sea accesible para cualquier ingeniero.

Se demostraron varios métodos de interpretación disponibles en MATLAB^®® que superan la naturaleza de caja negra del Machine Learning, reduciendo la barrera a la adopción del Machine Learning en industrias que no pueden tolerar los modelos de caja negra, incluidas las aplicaciones médicas.

Se explicó cómo el aprendizaje incremental hace que los modelos mejoren con el tiempo y se adapten a las condiciones cambiantes.

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