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- Información (provisional) sobre grupos y horarios de las asignaturas impartidas por el Departamento de Matemáticas, para el curso 2023-2024.
- Propuestas de Trabajos de Fin de Grado para el curso 2023-2024.
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PIM (Pequeño Instituto de Matemáticas)Con el objetivo de fomentar el interés por las matemáticas y dirigido a jóvenes entre 14 y 18 años, nace este proyecto de Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT) en colaboración con nuestro Departamento, la Universidad Autónoma de Madrid y la Real Sociedad Matemática Española. El proyecto comienzó en el curso académico 2022-2023. Ampliar información en su página web. |
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Machine learning in Madrid
Lunes, 26 de abril de 2021, 12-13h
Ponente: Antonio Cuevas (UAM)
Título: On distance choice in machine learning
Enlace: https://conectaha.csic.es/b/mar-mrf-oj9-ui0
Resumen: This talk will be focused on supervised binary classification problems in which the data space is infinite-dimensional. Such a situation arises in many typical cases of functional data, such as temperature registrations, spectral curves, electrocardiograms etc., but also in pattern recognition problems involving images or shapes. The choice of an appropriate distance between data is particularly important in such settings.
Three particular examples will be briefly discussed: a functional version of the Mahalanobis distance (suitable for trajectories of L2-processes), a “visual metric” (suitable for spectrometric curves) and a “probabilistic distance” (adapted to problems of shape discrimination).
The contents of this talk are a summary of several recent joint works with different co-authors: J. R. Berrendero, A. Cholaquidis, B. Bueno, R. Fraiman, and B. Pateiro.