Lucas Uzal es Físico, investigador y actualmente trabaja en el sector privado en ciencia de datos.
Su especialidad es la investigación de redes neuronales en Inteligencia Artificial para el aprendizaje automático de computadora, buscando emular la forma de aprendizaje que los seres humanos utilizan para obtener ciertos tipos de conocimiento, rama técnica denominada Deep Learning.
Comenzó sus estudios en Licenciatura en Física en la ciudad de Rosario (Argentina) pero sobre el final de carrera, una de las materias optativas que podía elegir para la maestría era de redes neuronales, y a partir de ahí empezó a volcar su interés en modelos de teoría de la información y en sistemas dinámicos.
Cuando me dijeron que podía armar un algoritmo que aprenda sólo, me despertó gran entusiasmo en todo esto.
Nos cuenta Lucas como parte de su decisión de especializarse en Inteligencia Artificial.
Luego para continuar con su doctorado se sumo al grupo de Inteligencia Artificial en el CONICET junto a otros investigadores en diferentes disciplinas del departamento de informática.
En su desarrollo profesional en el sector privado nos cuenta como la investigación científica agrega mucho valor al puesto porque básicamente se introduce el método científico en la forma de resolver los problemas y eso genera un crecimiento enorme en el entendimiento de los problemas y en llegar muy rápido a soluciones y a tomas de decisiones.
Cuando empezamos a preguntarnos si una computadora puede aprender tenemos cómo referencia a los seres humanos, que aprendemos sobre el transcurso mismo de nuestra vida y en el caso de las computadoras lo que hacemos es condensar todas esas experiencias en un dataset (o registro de datos ordenados), es decir un registro de situaciones posibles y su respuesta, y a partir de ahí generar métodos para que la error en esa respuesta sea el menor posible.
A partir de lo anterior podemos empezar a descubrir la investigación en Inteligencia artificial y términos cómo machine learning y deep learning que abordamos en esta excelente charla a continuación.