El pasado 16 de diciembre de 2019, Carlos R. del Blanco (GTI-IPTC) impartió la conferencia “Siamese Networks for Few Shot Learning”. El aprendizaje automático, y especialmente el aprendizaje profundo, ha logrado un rendimiento excelente en una variedad de aplicaciones que utilizan grandes bases de datos. Sin embargo, estos algoritmos fracasan cuando se les obliga a hacer predicciones con poca información supervisada. Las Redes Siamesas (Siamese Networks), que se basan en una arquitectura que calcula similitudes entre representaciones de características altamente semánticas, pueden abordar adecuadamente este problema, también conocido como Aprendizaje de Pocos Disparos (o Few Shot Learning).
