Mecanismos y Tipos de Aprendizaje de Algoritmos de la IA
Dra. Marta Lilia Eraña Díaz
Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería, UAEM
miércoles, 28 de febrero de 2024
Resumen
Existen diferentes enfoques de aprendizaje utilizados en los algoritmos de inteligencia artificial. En esta ponencia comentaremos los mecanismos de las metaheurísticas y los que utiliza el aprendizaje máquina o machine learning. Mientras que las metaheurísticas se centran en la exploración del espacio de soluciones sin depender de etiquetas, el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para aprender patrones y hacer predicciones. Comprender estas diferencias nos podrá ayudar a seleccionar la técnica más adecuada según las características del problema y los datos disponibles en una variedad de dominios de aplicación.
Semblanza
La Dra. Marta Lilia Eraña Díaz es Doctora en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAp) de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos, con la distinción del SNI-1. Su formación académica incluye una licenciatura en Matemáticas Aplicadas a la Computación de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM-I), así como una maestría en Ingeniería Industrial del Tecnológico de Monterrey CCM y otra en Ciencias Cognitivas del Centro de Investigación Transdisciplinar en Psicología (CITPSi), actualmente ofertada por el CINCCO. Con una destacada trayectoria en proyectos de investigación y desarrollo, la Dra. Eraña ha liderado iniciativas respaldados por CONACYT como responsable técnico. Estos proyectos han dado lugar a productos innovadores en tecnología de información, dirigidos a la industria de la maquila, la gestión del capital humano y la prevención de factores psicosociales en el ámbito laboral. Su labor investigativa se centra en el diseño y la implementación de herramientas digitales con el objetivo de mejorar tanto el entorno organizacional como el bienestar individual. La Dra. Eraña aplica técnicas de inteligencia artificial y enfoques de automatización de la industria 4.0 para desarrollar soluciones que impacten de manera positiva en diversos sectores.