El Departamento de Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María invita a participar del Coloquio “Computación de SHAP-Scores en modelos de aprendizaje automático”, que será presentado por Pablo Barceló, director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional, PUC y especialista en graph neural networks, explainable AI y foundations of machine learning.
Resumen: Los SHAP-scores son expresiones diseñadas para capturar la contribución de una feature al resultado de un modelo de aprendizaje automático. Están basados en la bien estudiada noción de valores de Shapley de la teoría de juegos. El evento busca aclarar el significado de estas expresiones de SHAP-scores y explicar cómo se obtienen desde los principios fundamentales. Posteriormente, ahondar en el análisis del problema de calcular los SHAP-scores en modelos de aprendizaje automático; proporcionar ideas sobre cuándo y por qué este problema se vuelve computacionalmente intratable; identificar una clase amplia y prácticamente relevante de modelos para los cuales el problema se puede resolver en tiempo polinomial; y finalmente, demostrar que, incluso con ligeras extensiones de esta clase, la computación de SHAP-scores no solo es intratable, sino que tampoco puede ser aproximado eficientemente.
Biografía: Pablo Barceló es Profesor Titular en la Pontificia Universidad Católica de Chile, donde también se desempeña como Director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional. Participa como Investigador Principal en el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) Es autor de más de 100 artículos técnicos, ha presidido conferencias como ICDT 2019 y ACM PODS 2022, y actualmente es miembro del comité editorial de Logical Methods in Computer Science. Entre 2011 y 2014, fue editor de la columna de teoría de bases de datos de SIGMOD Record. Sus principales líneas de investigación son los fundamentos teóricos de la ciencia de datos y del aprendizaje computacional.
