“Hemos creado puentes entre el aprendizaje automático y la microeconomía”

Miriam Esteve Campello explica cómo ha conectado el aprendizaje automático con la estimación de funciones de producción en microeconomía para medir la eficiencia y la productividad de empresas y organizaciones. Su investigación ha dado lugar a la técnica efficiency analysis tree (EAT), que adapta el análisis envolvente de datos y otros métodos no paramétricos a los árboles de clasificación y regresión. Mediante validación cruzada, el modelo reduce el sobreajuste y mejora la predicción de nuevos casos. Sus aplicaciones permiten maximizar resultados con los recursos disponibles en ámbitos como la empresa, las finanzas o la educación.

Esteve ha recibido el premio Investigadores Jóvenes Informáticos 2023 por sus contribuciones a las ciencias de la computación y por crear vínculos entre la inteligencia artificial y la microeconomía. La investigadora repasa también sus primeros trabajo

Miriam Esteve Campello explica cómo ha conectado el aprendizaje automático con la estimación de funciones de producción en microeconomía para medir la eficiencia y la productividad de empresas y organizaciones. Su investigación ha dado lugar a la técnica efficiency analysis tree (EAT), que adapta el análisis envolvente de datos y otros métodos no paramétricos a los árboles de clasificación y regresión. Mediante validación cruzada, el modelo reduce el sobreajuste y mejora la predicción de nuevos casos. Sus aplicaciones permiten maximizar resultados con los recursos disponibles en ámbitos como la empresa, las finanzas o la educación.

Esteve ha recibido el premio Investigadores Jóvenes Informáticos 2023 por sus contribuciones a las ciencias de la computación y por crear vínculos entre la inteligencia artificial y la microeconomía. La investigadora repasa también sus primeros trabajos para detectar discursos de odio en redes sociales y sus nuevos proyectos relacionados con la computación cuántica, la genética y la detección del cáncer.