Meetup - Space State Models using R

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¡Bienvenidos a esta comunidad!

Les dejamos información sobre nuestra ponente y coordinadora.

Verenice Amante es actuaria y científica de datos egresada del ITAM con especialidad en modelos econometricos dinámicos por la misma escuela y en riesgos financieros por parte de la Universidad Anahuac. Con experiencia de más de diez años en instituciones financieras, y dos de los bancos con mayor presencia en el sistema financiero mexicano. Actualmente trabaja en Monterrey para un banco en proyectos de innovación relacionados con estrategias comerciales, el incremento y gestión de ingresos, comportamiento del cliente, y macroeconomía. Sus especialidades incluyen la minería de datos, aprendizaje de máquina, previsión financiera, econometría, y gestión de riesgos en créditos de consumo.

Nuestra segunda platica es en colaboración con el grupo de R-Users de Monterrey y sera: "Introducción al aprendizaje por refuerzo en R" con Arturo Victoria egresado de la licenciatura en Matemáticas Aplicadas del ITAM, Científico de Datos en Banregio Subdirector de Modelos y Metodologías.

El aprendizaje por refuerzo es un método de aprendizaje automático donde el agente recibe una recompensa en su siguiente paso para evaluar su acción previa. Debido a sus sorprendentes resultados desde el dominio en juegos de Atari hasta el gran logro de DeepMind con MuZero, el aprendizaje por refuerzo se ha convertido en una de las áreas de investigación más populares ya que resuelve un tipo de problema donde la toma de decisiones es secuencial y el objetivo a largo plazo. En esta charla comentaremos sobre los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo, los procesos de decisión de Markov y un ejemplo de implementación en R utilizando las librerías MDPtoolbox y ReinforcementLearning