Edgar Iván Sánchez Medina

PhD Candidate at Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical System
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Edgar Iván Sánchez Medina is a Ph.D. candidate at the Max Plank Institute for Dynamics for Complex Technical Systems in the Process Systems Engineering (PSE) group. His research interests rely on the development of hybrid semi-parametric models for process simulation and optimization and the application of Machine Learning (ML) techniques for process optimization in general.

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All Sessions by Edgar Iván Sánchez Medina

  • Day 1

    Aug 25, 2020 UTC-5

  • 12:00  - 14:00
    Los métodos de optimización son el motor que hace funcionar a los algoritmos de Machine Learning. En este taller teórico-practico les daremos los fundamentos necesarios de optimización numérica para que puedan implementar y entender los métodos de optimización mas populares en Machine Learning. Por ejemplo, stochastic gradient descent, ADAM y L-BFGS.

  • 15:00  - 17:00
    Los procesos Gaussianos son herramientas parecidas a las redes neuronales pero que funcionan con menos datos, lo cual los hace especialente utiles en ingenieria. Se usan para modelar sistemas estocasticos y en optimizacion. En este taller tendras la oportunidad de entender las matematicas detras de los procesos Gaussianos y de usarlos en un esquema de optimizacion eficiente llamado Optimizacion Bayesiana.




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Edgar Iván Sánchez Medina