Métodos sin malla en aprendizaje automático

Ponente(s): Carlos Francisco Brito Loeza, Roxana Góngora Hernández

Los kernels son herramientas valiosas en diversos campos del análisis numérico, incluidos métodos de aproximación, interpolación y métodos sin malla para la solución de ecuaciones diferenciales parciales. En esta plática se explica el uso de métodos sin malla en modelos de aprendizaje automático y los problemas que surgen como resultado de la distribución de datos. Esto puede llevar a sistemas grandes y no dispersos, que con frecuencia están muy mal condicionados. Se utilizarán varias técnicas para abordar este problema.