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El mixture model (o modelo de mezcla de distribuciones) es un modelo probabilístico que considera la existencia de subpoblaciones dentro de una población general. En varias ocasiones se tiene un sistema complejo que se caracteriza por irregularidades en su distribución, o su comportamiento es atípico y se requiere conjeturar la existencia de más de un conjunto de individuos o poblaciones. Ese tipo de distribuciones es más común de lo que se piensa, y encontramos ejemplos en campos diversos, desde las ciencias naturales, hasta en business analytics.
En el transcurso de la plática se abordarán tres modelos provenientes, de tres campos totalmente diferentes, y se explicará como se genera una distribución única a partir de la combinación de diferentes conjuntos poblaciones. También se hará hincapié en la importancia que tiene conocer, y caracterizar, las subpoblaciones de cada uno de los modelos; ya sea para poder entender y generar nuevo conocimiento, o para definir estrategias comerciales que estén encaminadas hacia la personalización de productos.
Los tres modelos a tratar son: la densidad electrónica de moléculas, la distribución y el tipo de actividad que realizan los internautas a lo largo del día, y los diferentes tipos de población que componen a la ley de mortalidad de Gompertz-Makeham.
Moyocoyani es un microbiólogo especializado en mecánica cuántica aplicada a la química y que después de doctorarse sucumbió al lado oscuro de la ciencia de datos. Actualmente se desempeña en el área de Data Strategy & Artificial Intelligence dentro de OCC Mundial donde se dedica a la aplicación de modelos físicos, machine learning y geometría informacional para resolver problemas vinculados al big data, la creación de insights y estrategias comerciales. Su tesis doctoral consistió en aplicar la teoría de información cuántica en procesos químicos, y en sus ratos libres practica surf y lee comics.