Hola,
Les escribo porque estamos participando en un proyecto Fondo María Viñas y estamos buscando estudiantes avanzados de grado o estudiantes de maestría que quieran participar. La responsable es Lorena Etcheverry y Maine y yo participamos como investigadoras.
El tema es muy actual e interesante y tiene sin dudas muchas puntas. Por un lado se necesitan estudiantes que puedan programar pero además se necesitan estudiantes que comprendan cabalmente los algoritmos de machine learning ya que estos deberán formularse en versiones eficientes y descentralizadas. Está prevista remuneración por un año.
Abajo les adjunto un pequeño resumen y algunos datos.
Si alguien quiere saber un poco más, sin ningún compromiso, nos escriben a Maine o a mi y les contamos un poco más.
Saludos
Paola y Maine.
-----------
Proyecto: Uso de técnicas de
Aprendizaje Federado para el análisis de datos sensibles.
En los últimos años hemos experimentado el auge de la aplicación de técnicas de Machine Learning (ML), o métodos de Inteligencia Artificial (IA) para la resolución de problemas en diferentes dominios. Sin embargo, para que la aplicación de estas técnicas sea exitosa es necesario contar con datos abundantes y de buena calidad. En contextos donde la seguridad de los datos y privacidad de los usuarios es importante, fusionar los datos en un sitio común no es factible ni deseable.
El aprendizaje federado busca construir modelos de aprendizaje automático basados en conjuntos de datos que se distribuyen a través de múltiples dispositivos. En este proyecto se busca estudiar la aplicabilidad de este enfoque en el contexto del Plan Ceibal.
Estamos buscando estudiantes que estén finalizando su grado, o con ganas de comenzar una maestría que quieran trabajar con nosotros. Te ofrecemos formar parte de un equipo de investigación donde conjugamos diferentes perfiles académicos en el área de Ciencia de Datos.
Contacto: Paola Bermolen (
paola@fing.edu.uy), Germán Capdehourat (
gcapdehourat@ceibal.edu.uy ) , Lorena Etcheverry (
lorenae@fing.edu.uy), María Inés Fariello (
fariello@fing.edu.uy)
