Conferencista:
Gelys Mestre Carrillo
Perfil profesional:
Gelys Mestre Carrillo es Directora del Programa de Ciencia de Datos y de la Especialización en Análisis Estadístico para Ciencia de Datos de la Universidad de La Salle, docente universitaria con amplia experiencia en formación, investigación y gestión académica. Es Magíster en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial, Magíster en Matemática Aplicada y candidata a Doctora en Agrociencias de la Universidad de La Salle.
Ha desempeñado cargos de liderazgo académico como Decana de la Escuela de Ciencias Básicas y Aplicadas y Coordinadora del área de Matemáticas. Su trayectoria integra la matemática, la estadística y la ciencia de datos con investigación aplicada en áreas como educación, biodiversidad, sostenibilidad y modelamiento de sistemas biológicos, y ha participado en el diseño y consolidación de iniciativas académicas relacionadas con ciencia de datos e innovación educativa.
Resumen de la Conferencia:
La charla propone una aproximación clara y aplicada al Machine Learning, mostrando cómo los algoritmos pueden aprender patrones a partir de experiencias representadas en datos para realizar predicciones, clasificaciones y apoyar procesos de toma de decisiones.A partir de ejemplos cotidianos y casos reales, se abordarán conceptos fundamentales como aprendizaje supervisado y no supervisado, regresión, clasificación, evaluación de modelos y reconocimiento de patrones, haciendo énfasis en que el desempeño de un modelo no depende únicamente del algoritmo, sino también de la calidad de los datos, la selección de variables, el proceso de entrenamiento y una adecuada evaluación de los resultados.La conferencia busca desmitificar el aprendizaje automático y mostrarlo como un proceso fundamentado en matemáticas, estadística, programación y análisis de datos, destacando además algunas de sus aplicaciones en sectores como salud, educación, finanzas, ambiente, biodiversidad, agro y organizaciones públicas y privadas.
