Taller de Self-Supervised Learning en el XIII Simposio sobre Bioingeniería

Nos complace anunciar nuestro próximo taller sobre Self-Supervised Learning, un evento de gran relevancia que tendrá lugar durante el XIII Simposio sobre Bioingeniería, el congreso más importante de Bioingeniería en Portugal.

El Simposio sobre Bioingeniería es un referente de colaboración, organizado por la Asociación de Estudiantes de Bioingeniería, y se dirige tanto a estudiantes como a investigadores. Se fundamenta en tres pilares esenciales: la promoción continua de la excelencia científica e innovación, la creación de puentes globales que conecten a participantes, ponentes y diferentes áreas de la Bioingeniería, y un firme compromiso con la facilitación de un intercambio de conocimiento accesible y dinámico.

¿Qué es Self-supervised Learning?

Para quienes no puedan asistir a nuestro taller de Self-supervised learning, ofrecemos una breve definición del concepto.

Self-supervised learning es un paradigma de aprendizaje automático en el que un modelo aprende a representar y comprender datos mediante la generación de su propia señal de supervisión a partir de los datos de entrada, sin depender de etiquetas o anotaciones externas. En el aprendizaje supervisado tradicional, se cuenta normalmente con un conjunto de datos etiquetados, donde cada punto de datos está asociado a un objetivo o etiqueta que el modelo intenta predecir. En contraste, el Self-supervised learning busca aprovechar la estructura e información inherente en los propios datos para crear señales de entrenamiento.

La idea central del Self-supervised learning es diseñar una tarea u objetivo que pueda formularse utilizando los datos mismos, frecuentemente como una tarea previa. Esta tarea previa no requiere etiquetas externas y actúa como medio para aprender representaciones útiles. Una vez que el modelo se entrena en esta tarea previa, las representaciones aprendidas pueden transferirse a tareas posteriores donde los datos etiquetados pueden ser escasos u onerosos de obtener.

Presentaremos cómo estamos aplicando este concepto con éxito en los proyectos de NILG.AI.

NILG.AI y la Bioingeniería

Nuestro propósito es desbloquear capacidades empresariales mediante Data Intelligence. De esta forma, hemos logrado hacerlo en todo el mundo en una amplia variedad de campos que convergen con la Bioingeniería. Algunos ejemplos incluyen el apoyo al diagnóstico médico, la optimización de procesos internos en hospitales y la validación del cumplimiento normativo en entornos médicos.

Curso

The Machine Learning Spectrum

Domina Self-supervised learning y otras técnicas avanzadas de Machine Learning en nuestro curso.

Más información

Para lograr estos objetivos, contamos con un equipo dedicado de expertos en ciencia de datos que constantemente buscan nuevos conocimientos y aplican metodologías de vanguardia, todo ello dentro de la vibrante cultura de NILG.AI.

Para quienes deseen profundizar en IA o busquen un colaborador para iniciativas de formación corporativa, les invitamos a ponerse en contacto con nosotros o mantenerse actualizados a través de nuestros canales de redes sociales. Tenemos emocionantes avances en el horizonte, y estamos ansiosos por embarcarnos en este viaje junto a ustedes. Juntos, exploraremos nuevas fronteras en el panorama en constante evolución de la IA y la Bioingeniería.