[Todos] Coloquios DF - Andrés Rieznik - Jueves 23/04, 14 h

[Nahuel Andrés]

Estimadas/os,

Les invitamos a un nuevo coloquio del DF a cargo de,

*Andrés Rieznik *(Universidad Torcuato Di Tella)

*Diseño adaptativo de experimentos *
Los algoritmos de Optimización Adaptativa del Diseño de experimentos (ADO,
por sus siglas en inglés) utilizan estadística bayesiana y aprendizaje de
máquina para identificar los diseños experimentales (por ejemplo,
propiedades de los estímulos, cronograma de pruebas, recompensas, etc.) que
maximizan la ganancia de información esperada, lo que conduce a una rápida
acumulación de información con el menor número posible de ensayos.

Los algoritmos existentes son costosos en tiempo y solo resultan prácticos
cuando se intenta inferir entre un conjunto limitado de modelos. Por ello,
tradicionalmente los algoritmos ADO han sido paramétricos, asumiendo que la
curva que se mide tiene una determinada forma analítica (exponencial, ley
de potencia, etc.). En consecuencia, los algoritmos ADO tradicionales son
particularmente susceptibles a errores de especificación del modelo, dada
la fuerza de sus supuestos.

En este coloquio presentaré un algoritmo ADO nuevo y rápido, bayesiano y no
paramétrico, desarrollado por nuestro grupo de investigación, para curvas
monótonas crecientes o decrecientes, y presentaré simulaciones y resultados
experimentales que demuestran su eficacia. Mostraré también un paquete
Python de código abierto y fácil de usar que implementa el algoritmo, lo
que puede acelerar significativamente su adopción por parte de
investigadores en distintas áreas de la ciencia.

*Aula Federman - Pabellón 1* - Ciudad Universitaria - CABA
Cecilia y Nahuel - Comisión organizadora de los coloquios del DF 2026
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