Machine Learning y la Elección de Viaje
El próximo Lunes 4 de Marzo a las 16:30, José Ángel Martín Baos, profesor de ESI en UCLM, impartirá un seminario online dentro del programa “Machine Learning NeEDS Mathematical Optimization” (https://congreso.us.es/mlneedsmo/) organizado por Emilio Carrizosa (IMUS – Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla) y Dolores Romero Morales (CBS – Copenhagen Business School). La conferencia será retransmitida online a través del enlace https://eu.bbcollab.com/guest/f36b823fbfc74849848d66808d8db459
El título de la conferencia es “Can machine learning methods effectively model travel mode choice? Beyond predictive performance”. En ella, se abordará como los modelos de aprendizaje automático pueden ser utilizados para la predicción de la elección del modo de viaje, destacando la importancia de factores más allá del rendimiento predictivo, como la interpretabilidad, la complejidad computacional y la eficiencia de los mismos. Se abordan las limitaciones de investigaciones anteriores mediante una comparación sistemática de diversos modelos en múltiples aspectos, mostrando que los modelos con mejor rendimiento predictivo en la literatura (como Gradient Boosting y Random Forests) a menudo ofrecen peores estimaciones de indicadores conductuales y cuotas de mercado agregadas, en comparación con alternativas como Redes Neuronales Profundas y los modelos Logit Multinomial (MNL).
