Machine Learning desde la perspectiva de la optimización

El objetivo de este minicurso es presentar metodologías para integrar técnicas de optimización y aprendizaje automático. El uso de la optimización como marco para el análisis predictivo y prescriptivo está motivado por los avances significativos en la informática de alto rendimiento y los solucionadores de optimización convexa, lineal, no lineal y de enteros. Desde el punto de vista predictivo, mostraremos cómo formular, resolver y ampliar problemas de clasificación y regresión utilizando programación matemática en lugar de los métodos heurísticos utilizados tradicionalmente. Además de las garantías teóricas de optimización, el marco de optimización flexible permite la inclusión de características como robustez y escasez para lograr una mayor precisión y una mejor interpretabilidad. Desde el lado prescriptivo, presentaremos los avances metodológicos que incorporan técnicas de aprendizaje automático en problemas de toma de decisiones bajo incertidumbre en la búsqueda de una decisión contextual óptima. Se presentará un nuevo marco holístico de extremo a extremo que procesa los datos hasta la toma de decisiones. Ilustraremos estos conceptos con experimentos numéricos utilizando varios enfoques presentados en la literatura.