Sesión Estadística, Probabilidad y Ciencias de DatosReducción de dimensión en "diferentes sabores"
Mariela Sued
Universidad de San Andrés - CONICET, Argentina - Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Es bien sabido que, en estadística, la reducción de dimensión ocupa un lugar central. En esta charla exploraremos distintos enfoques para reducir la dimensión, cada uno pensado para abordar un problema en particular. En algunos casos, la elección de la reducción adecuada se plantea como un problema de selección de modelo, donde la penalización ayuda a identificar el modelo correcto. En otros, reducimos la dimensión para mejorar la predicción, combinando ideas de reducción suficiente con la flexibilidad de los métodos no paramétricos. Finalmente, discutiremos la reducción en contextos de causalidad y transfer learning, donde los datos pueden ser abundantes, pero son los modelos los que nos permiten predecir más allá de lo que observamos.