En el marco del Ciclo de seminarios: Ciencia e Ingeniería para la toma de decisiones. Inscripciones abiertas.

El seminario “El caso Rocking Data: Puntos de encuentro entre Machine Learning y Optimización en la toma de decisions” será un nuevo encuentro en el marco del Ciclo de: Ciencia e Ingeniería para la toma de decisiones. Se llevará a cabo el próximo jueves 21 de octubre, a las 11:00 horas, de forma virtual mediante la Plataforma Zoom.

Este ciclo es un espacio de encuentro donde diversos profesionales egresados de FIQ, presentan trabajos de aplicación efectiva de herramientas rigurosas de toma de decisiones en sus entornos laborales. El objetivo es conocer el potencial y los desafíos a la hora de desarrollar, adaptar e implementar herramientas de gestión y toma de decisiones con fuertes fundamentos matemáticos para optimizar o mejorar procesos de negocio. Se busca profundizar y enfatizar en aplicaciones que apliquen metodologías y tecnologías de avanzada.

• Destinatarios

Estudiantes de Ingeniería Industrial, de la Licenciatura en Matemática, de cualquier carrera de FIQ e interesados en el Doctorado en Ingeniería Matemática o en general.

• Acerca de este seminario

En esta charla a cargo del científico de datos de Rocking Data, Vito Stamatti, se presentarán 3 casos de estudio donde, a través de la aplicación de herramientas de Optimización Matemática y algoritmos de Machine Learning, se logró dar soporte a la toma de decisiones en distintos contextos y escenarios de empresas de la región. Los casos a abordar tienen que ver con: (1) el desarrollo de un modelo de optimización para la asignación de despachos a camiones siguiendo complejas reglas de negocio, buscando digitalizar y automatizar las tareas; (2) la búsqueda de patrones de fraude en el reporte de siniestros viales a partir del entrenamiento de modelos de Machine Learning; y (3) la predicción de horas de actividad en un problema de dimensionamiento de flota para dar servicios a la industria del O&G.
Además, se mostrarán estrategias y desafíos que se pueden presentar durante el desarrollo de los proyectos en donde se construyen e implementan estos modelos, con el objetivo de comentar los aspectos principales del abordaje y la resolución de problemas, las técnicas adoptadas y los desafíos involucrados en el desarrollo de herramientas de base matemática para dar soporte a la toma de decisiones.

• Bio del disertante

Vito Stamatti es Ingeniero Industrial, egresado en FIQ, y desempeña el rol de Científico de Datos en Rocking Data. Su función se orienta al desarrollo y adaptación de modelos de optimización, machine learning y analítica de datos dentro de diversos proyectos de la compañía.

• Inscripciones

La actividad se realizará de manera virtual mediante plataforma Zoom, con inscripción previa aquí. La participación es libre y gratuita.
Las consultas puede realizarse a: lab4@fiq.unl.edu.ar y agumontagna@gmail.com

La actividad es organizada por la dirección de la carrera de Ingeniería Industrial y el Laboratorio de Innovación 4.0 de FIQ-UNL.