Entender cómo puede enseñarse a los computadores a aprender de experiencias pasadas y predecir patrones, así como a desentrañar los secretos del comportamiento humano a través de experimentos científicos, para ayudar al avance en disciplinas y campos del conocimiento como psicología, economía conductual y comportamiento organizacional son las posibilidades que se abren actualmente gracias a la alianza entre EAFIT y la Universidad de San Gallen (Suiza).
De esa alianza –que coordina la Universidad a través de su Escuela de Verano, y la Escuela de Economía y Finanzas– nacieron los cursos Machine Learning y Experimental Methods for Behavioral Science, incluidos en el programa Global School in Empirical Research Methods, una iniciativa de formación creada por la institución europea y ofrecida por estos días y por primera vez en Latinoamérica, cuya oferta incluye desde contenido académico hasta espacios deportivos y culturales.
"Estos cursos proporcionan, por un lado, el aprendizaje de máquinas (machine learning), un asunto en el que las empresas empiezan a incursionar. De otro lado, una introducción al uso de los experimentos en las ciencias sociales, especialmente en el comportamiento de los consumidores. Con el abordaje de estos temas generamos relaciones con una institución europea reconocida mundialmente en el ámbito de las finanzas y los negocios", resalta Mery Patricia Tamayo Plata, decana encargada de la Escuela de Economía y Finanzas de la Universidad.
Entre el 3 y 8 de diciembre se ofrece el primer curso, que abordará la teoría matemática y estadística necesaria para aplicar muchas de las técnicas más comunes de aprendizaje de máquinas. El segundo irá entre el 10 y el 14 del mismo mes, e incluirá formulación de hipótesis; construcción de diseños experimentales; desarrollo de tareas y estímulos; análisis de datos, entre otros aspectos. Ambos hacen parte de la oferta de la Escuela de Verano de EAFIT.
A los cursos asistirán 31 personas, entre ellas profesores de EAFIT becados y elegidos entre varios postulantes. La alta calidad educativa de los programas, cuyos contenidos serán abordados por asistentes de América Latina, Europa y Estados Unidos, está garantizada por su cuerpo docente y por las 18 horas de dedicación que exige cada uno.
"No solo buscamos temas novedosos para ofertar, sino también los mejores instructores: Brett Lanz, autor del libro Machine Learning with R, es la mejor opción para dictar el curso en esa área. Sera Linardi, profesora asociada de la Universidad de Pittsburgh, une la investigación académica y los desafíos prácticos en la provisión de servicios públicos y sociales. Finalmente, Sarah Jacobson, profesora asociada de economía en Williams College, es una economista ambiental y de comportamiento que estudia las interacciones entre preferencias e instituciones" explica Mery.
Conocimiento con sentido
A la posibilidad de estrechar relaciones con una universidad de primer nivel, la presencia de estos cursos en EAFIT permite a estudiantes, magísteres, doctores e investigadores profundizar sus conocimientos, ampliar el alcance de sus aptitudes laborales y fortalecer sus redes de relaciones académicas.
Así lo considera Natalia Ortiz Gómez, coordinadora de la Escuela de Verano, para quien los beneficios pasan por alimentar las tesis, trabajos de grado e investigaciones de los asistentes a los cursos. "No obstante, más allá de la oferta académica, la idea es generar un relacionamiento entre los participantes para abrir fronteras en el ámbito mundial, a partir de temáticas de vanguardia en las que Latinoamérica empieza a incursionar", dice Natalia.
Temáticas como las que se abordarán en el curso Experimental Methods For Behavioral Science que, en palabras de Julián Arango Ochoa, profesor del Departamento de Mercadeo, permitirán entender, diseñar e implementar experimentos que ayuden a responder a preguntas de investigación y establecer relaciones de causalidad.
"Este espacio facilitará el desarrollo de capacidades y competencias en este tipo de metodología de investigación, y puede ayudar tanto en los ámbitos investigativo y académico como en el sector productivo", asegura el docente. Juan Guillermo Lalinde, profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas, subrayó la importancia del aprendizaje de máquinas para asomarse a las nuevas técnicas de desarrollo de software y aplicaciones inteligentes, que aprenden de la información y los datos procesados.
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Alejandro Gómez Valencia
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