{"id":24017,"date":"2026-09-30T20:02:58","date_gmt":"2026-09-30T20:02:58","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=24017"},"modified":"2026-09-30T20:04:39","modified_gmt":"2026-09-30T20:04:39","slug":"7oct-ricardo-baeza-yates-abre-el-debate-sobre-como-evaluamos-los-modelos-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2026\/09\/30\/7oct-ricardo-baeza-yates-abre-el-debate-sobre-como-evaluamos-los-modelos-de-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"7OCT: Ricardo Baeza-Yates abre el debate sobre c\u00f3mo evaluamos los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"\n

El investigador, profesor en el KTH Royal Institute of Technology de Estocolmo y en la Universitat Pompeu Fabra, impartir\u00e1 el mi\u00e9rcoles 7 de octubre a las 11:30 h, en el sal\u00f3n de actos Alan Turing, la conferencia \u00abEvaluaci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico: \u00bfhasta cu\u00e1ndo nos enga\u00f1aremos a nosotros mismos?\u00bb.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La Escuela Superior de Inform\u00e1tica de Ciudad Real acoge el pr\u00f3ximo mi\u00e9rcoles 7 de octubre la conferencia de Ricardo Baeza-Yates, una de las figuras de referencia internacional en recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n y en inteligencia artificial responsable.<\/p>\n\n\n\n

La charla parte de una pr\u00e1ctica habitual en el desarrollo de sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico: evaluar los modelos mediante una medida promedio de \u00e9xito, como la exactitud. Seg\u00fan plantea el ponente, este enfoque presenta varios inconvenientes. En primer lugar, un modelo puede funcionar bien con los casos sencillos y mal con los complejos, algo dif\u00edcil de detectar cuando, como suele ocurrir, se desconoce la distribuci\u00f3n real de los datos. En segundo lugar, se asume que todos los errores tienen el mismo impacto, lo que casi nunca se cumple. Y, por \u00faltimo, optimizar el \u00e9xito no implica minimizar los errores cr\u00edticos. A lo largo de la presentaci\u00f3n, Baeza-Yates analizar\u00e1 estos problemas y propondr\u00e1 algunas soluciones para abordarlos.<\/p>\n\n\n\n

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Sobre el ponente<\/h2>\n\n\n\n

Ricardo Baeza-Yates es WASP Professor a tiempo parcial en el KTH Royal Institute of Technology<\/a> de Estocolmo y profesor a tiempo parcial en el Departamento de Ingenier\u00eda de la Universitat Pompeu Fabra<\/a>, en Barcelona, y en el Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Universidad de Chile<\/a>, en Santiago. Actualmente tambi\u00e9n es Search Chief Scientist en You.com<\/a>. Es ingeniero civil el\u00e9ctrico por la Universidad de Chile, donde obtuvo adem\u00e1s m\u00e1steres en Ciencias de la Computaci\u00f3n y en Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica, y se doctor\u00f3 en Ciencias de la Computaci\u00f3n por la Universidad de Waterloo<\/a>, Canad\u00e1, en 1989.<\/p>\n\n\n\n

Es autor de m\u00e1s de 500 publicaciones cient\u00edficas y coautor de varios libros. Entre ellos destaca Modern Information Retrieval<\/em>, escrito junto con Berthier Ribeiro-Neto y publicado por Addison-Wesley en 1999, una obra de referencia en recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Su segunda edici\u00f3n, publicada en 2011, recibi\u00f3 en 2012 el premio al mejor libro de ciencias de la informaci\u00f3n de ASIS&T<\/a>. Sus investigaciones han contribuido al desarrollo de algoritmos influyentes de b\u00fasqueda en cadenas y coincidencia aproximada, como Shift-Or, desarrollado junto con Gaston Gonnet.<\/p>\n\n\n\n

Su trayectoria combina la academia con la industria. Entre 2006 y 2016 fue vicepresidente de investigaci\u00f3n de Yahoo Labs, primero en Barcelona y posteriormente en Sunnyvale, California, donde tambi\u00e9n ejerci\u00f3 como Chief Research Scientist entre octubre de 2015 y febrero de 2016. Entre 2016 y 2020 fue CTO de NTENT, una compa\u00f1\u00eda de tecnolog\u00eda de b\u00fasqueda sem\u00e1ntica con sede en California. Asimismo, ha fundado o cofundado empresas en Chile y Espa\u00f1a, entre ellas Theodora AI, dedicada a detectar y mitigar sesgos en documentos y contenido textual.<\/p>\n\n\n\n

En el \u00e1mbito de la inteligencia artificial responsable, entre 2019 y 2023 fue miembro del Consejo de IA de Espa\u00f1a. Seg\u00fan su biograf\u00eda personal<\/a>, participa como experto en iniciativas y organismos internacionales como el Global AI Ethics Consortium<\/a>, la Global Partnership on AI y el Comit\u00e9 de Pol\u00edtica Tecnol\u00f3gica de Estados Unidos de la Association for Computing Machinery (ACM).<\/p>\n\n\n\n

Entre sus reconocimientos figuran el Premio Luiz Andr\u00e9 Barroso 2025 de la ACM<\/a>, por sus contribuciones pioneras a los algoritmos y la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n y por su liderazgo en el fortalecimiento de la comunidad investigadora de Am\u00e9rica Latina; el Premio Nacional de Ciencias Aplicadas y Tecnol\u00f3gicas de Chile de 2024<\/a>; y el Premio Nacional de Inform\u00e1tica \u00c1ngela Ruiz Robles de 2018, concedido por la Sociedad Cient\u00edfica Inform\u00e1tica de Espa\u00f1a y la Fundaci\u00f3n BBVA. Fue nombrado ACM Fellow en 2009 e IEEE Fellow en 2011. Es miembro de Academia Europaea, miembro de n\u00famero de la Academia Chilena de Ciencias<\/a> y miembro correspondiente de la Academia Brasile\u00f1a de Ciencias<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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