«Taller sobre deducción didáctica: interacciones entre inferencias y aprendizaje», Edimburgo, Reino Unido
Los algoritmos no sólo son capaces de aprender un modelo, sino que además pueden utilizar sus parámetros resultantes para inferir nuevos datos. Estos tipos de interacciones se suelen estudiar desde dos perspectivas. La primera estudia la influencia de elegir un algoritmo de inferencia sobre los parámetros que el modelo acaba por aprender, por ejemplo muchos algoritmos de estimación de parámetros precisan contar con la inferencia como subrutina. La otra manera de estudiar estas interacciones es teniendo en cuenta la influencia de la calidad y el rendimiento de la inferencia durante el «tiempo de prueba» en el objetivo de aprendizaje y en los parámetros del modelo.
El taller reunirá a profesionales de distintos ámbitos para estudiar un marco unificado que permita comprender y formalizar las interacciones entre el aprendizaje y la inferencia.Para más información, consulte: http://inferning.cs.umass.edu/cfp