Seminario 20/25: Dolores Romero Morales (Copenhagen Business School, Denmark): Explaining Machine Learning Outcomes by Means of Mathematical Optimization

white-red-and-yellow-abstract-painting

There is a growing literature on enhancing the interpretability of Machine Learning methods involved in Data Driven Decision Making. Interpretability is desirable for non-experts; it is required by regulators for models aiding, for instance, credit scoring; and since 2018 the European Union has extended this requirement by imposing the so-calledright-to-explanation in algorithmic decision making. Mathematical…

Seminario 20/24: Francesco Ciardiello (Sheffield University: On Pure-Strategy Nash Equilibria in a Duopolistic Market Share Model

negotiation

This paper develops a duopolistic discounted marketing model with linear advertising costs and advertised prices for mature markets still in expansion. Generic and predatory advertising effects are combined together in the model. We characterize a class of advertising models with some lowered production costs. For such a class of models, advertising investments have a no-free-riding…

Seminario 20/23: Laureano F. Escudero (Universidad Rey Juan Carlos), On the Stochastic Dominance functional-basedrisk averse versions in mathematical optimization under uncertainty

Ecuaciones diferenciales

Very frequently, mainly in dynamic problems,some data is uncertain at the decision-making time, although some information is already available. The mathematical optimization models under uncertainty, so-named stochastic optimization ones structure the uncertainty in a set of representative scenarios. The stochastic Risk Neutral (RN) models aim to obtaining a feasible solution for the scenario-based constraint system…

Seminario 20/22: David Ríos (Real Academia de Ciencias), Adversarial Machine Learning: Perspectives from Adversarial Risk Analysis

Machine_learning

Adversarial Machine Learning (AML) is emerging as a major field aimed at the protection of automated ML systems against security threats. The majority of work in this area has built upon a game-theoretic framework by modelling a conflict between an attacker and a defender. After reviewing game-theoretic approaches to AML, we discuss the benefits that…

Seminario 20/21: Dae-Jin Lee (Centro Vasco de Matemática Aplicada, BCAM): Ciencia de datos, tecnología y deporte: retos y experiencias desde la perspectiva de la investigación matemática

deporte

En esta charla se introducirá un campo emergente como es la ciencia de datos en el deporte y su creciente relevancia en el rendimiento deportivo, la prevención de lesiones o el análisis técnico-táctico en deportes de equipo. Se plantearán una serie de cuestiones importantes relacionadas con esta nueva profesión y la ciencia detrás de la…

Seminario 20/20: Virgilio Gómez-Rubio (Universidad de Castilla-La Mancha): Sistemas de información epidemiológicos para análisis de datos

epidemia

La pandemia de la COVID-19 ha puesto de manifiesto la necesidad de contar con sistemas de información epidemiológicos robustos que puedan ayudar en el análisis de datos para la toma de decisiones. Además, de almacenar y gestionar la información, un buen sistema de información epidemiológico debe ser capaz de explotar esa información para realizar análisis…

Seminario 20/19: María José Garrido (Universidad de Sevilla): Ecuaciones diferenciales: de la integral de Young a la Rough Path Theory

Ecuaciones diferenciales

Las ecuaciones diferenciales son omnipresentes tanto en las matemáticas puras como las aplicadas. En esta charla queremos estudiar ecuaciones diferenciales donde tanto el término de ruido omega como la función incógnita Y son funciones Hölderianas. El principal objetivo será definir la integral que define la solución en sentido trayectorial (y no probabilístico), lo cual en…

Seminario 20/18: Marina Segura (Universidad Complutense de Madrid) : Sustainable Management of the Supply Chain: Multiple Criteria Models

supply chain

La gestión de proveedores es un área estratégica de la cadena de suministro, que debe integrar tanto la homologación y selección como el seguimiento y segmentación de proveedores. El objetivo es identificar las relaciones más adecuadas entre la empresa y sus proveedores. La naturaleza multicriterio de la evaluación de proveedores, que debe tener en cuenta…

Seminario 20/17: Behzad Hezarkhani (Brunel University London). Gain-sharing in urban consolidation centers

Madrid_Cityscape

Urbanconsolidation centers provide the logistical infrastructure for cooperationamong less-than-truckload carriers with contiguous destinations. The risingnumber of initiatives to establish and operate urban consolidation centers andtheir low success rates signal the need for better mechanisms to managecooperation in this context. We introduce and study cooperative situationscomprising a set of carriers with time sensitive deliveries who can…

Seminario 20/16: Guillem Durán ( Fragile Technologies, Murcia): Investigando síntesis de programas en Python

Python.svg

La síntesis de programas consisteen construir modelos predictivos combinando diferentes bloques independientesque representan funciones matemáticas. El objetivo de esta charla es ofreceruna visión global de las herramientas y procesos necesarios para desarrollar unproyecto de investigación en Python, además de enseñar cómo se han aplicado enel ámbito de la síntesis de programas.