Conferencista(s)
El análisis topológico de datos (TDA) es un enfoque matemático emergente para el análisis de datos que se basa en la topología. La topología es una rama de las matemáticas que se centra en el estudio de la forma y la estructura de objetos matemáticos, sin prestar atención a las medidas de longitud, área o volumen. En el contexto del análisis de datos, el TDA utiliza técnicas topológicas para detectar patrones y relaciones en los datos, lo que permite analizar conjuntos de datos que tienen formas complejas o que se encuentran en espacios de alta dimensionalidad.
El TDA se ha utilizado con éxito en una variedad de campos, como la biología, la física, la psicología y la ciencia de la información. En el campo del machine learning, el TDA se ha utilizado para mejorar la precisión y la eficiencia de los algoritmos de aprendizaje automático, especialmente en conjuntos de datos que son difíciles de analizar con enfoques tradicionales.
En esta sesión, se mostrará cómo hemos utlizadó TDA para la detección de anomalías y problemas en modelos de prevención de fraude.