El doctorando en técnicas de aprendizaje automático (machine learning) Santiago Egea Gómez imparte este miércoles una charla en la Escuela de Telecomunicación de la UPCT sobre procesado de metadatos. La charla será a las 12 horas en el salón de grados de la ETSIT.

Santiago Egea Gómez es miembro del grupo de investigación en Servicios y Redes de Comunicación (SRC) de la Universidad de Valladolid (UVa), y actualmente se encuentra en la última fase de sus estudios doctorales en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la Escuela de Doctorado de la UVa. Durante sus estudios, Santiago está investigando técnicas de Machine Learning (o aprendizaje automático) para Clasificación de Tráfico en redes de Internet. Como parte de su formación investigadora, Santiago visitó recientemente el grupo de investigación Computer Networks, Embedded Systems and Telecommunications (NEST) de la Western Michigan University, junto al cual experimentó con técnicas avanzadas de Deep Learning y Deep Reinforcement Learning, prestando una especial atención en las Generative Adversarial Networks (GANs).

Durante esta charla, el ponente introducirá conceptos básicos de la Clasificación de Tráfico de red basada en Machine Learning, desde el procesado de los metadatos hasta la experimentación con técnicas más avanzadas en Machine Learning. Además, se introducirá algunas técnicas de Deep Learning, prestando especial atención a la novedosa técnica GANs.