ERP. Flabio Gutiérrez Segura, investigador calificado (REGINA) del Departamento de Matemática de la Universidad Nacional de Piura, participó con la conferencia “Tratamiento de la Incertidumbre en el Machine Learning” en el evento internacional “The Data Science & Engineering Consortium”, realizado en la Universidad Católica San Pablo (Arequipa –Perú) del 09 al 13 de Julio de 2018.
El evento congregó a investigadores del área de Ciencia de los Datos y Aprendizaje automático de USA, Inglaterra, España, Portugal, México, Perú, entre otros países.
El investigador Gutiérrez Segura explica “En muchos problemas de machine learning la incertidumbre está presente en los datos. Existen diferentes tipos de incertidumbre como la aleatoriedad, la vaguedad y la ambigüedad, la primera es tratada con la teoría de probabilidades, mientras que la vaguedad y la ambigüedad son tratadas por la lógica difusa. En el machine learning tanto la teoría de probabilidades como la lógica difusa hacen un gran aporte para aprender y ayudar a tomar decisiones a partir de datos inciertos, por ejemplo las redes bayesianas, las redes bayesianas difusas, el algoritmo k - medias difuso, árboles de decisión difusos, redes neuro difusos, algoritmos genéticos difusos”.
