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Aprendizaje federado para una sociedad de máquinas
Aprendizaje automático
aprendizaje federado
datos no IID
deriva de concepto
personalización del aprendizaje
privacidad de los datos
El capítulo describe cómo el Aprendizaje Federado (FL) permite resolver la tensión histórica entre la necesidad de grandes volúmenes de datos para el entrenamiento de modelos y el derecho irrenunciable a la privacidad de los usuarios.
De la precisión a la responsabilidad: nuevas métricas para la inteligencia artificial
Autores:
Alonso Betanzos, Amparo
Este capítulo ilustra con cuatro ejemplos la importancia de tener en cuenta las consecuencias sociales y económicas de la aplicación de la IA, ampliando el marco de evaluación para medir estas consecuencias e incluirlas junto a las medidas clásicas de eficacia de un sistema de…
Europe’s China dilemma is no longer whether to engage — but on what terms
Autores:
Carnicero Urabayen, Carlos
For years, Europe could treat China’s rise as a distant story: impressive, sometimes unsettling, but ultimately manageable through trade, investment and careful diplomacy. That era is giving way to something more complex. In a new episode of Future is Blue, Lourdes Casanova, Gail and Rob…
Invertir en la transición energética bajo incertidumbre profunda: modelos de planificación y métodos robustos
Autores:
Rodríguez Matas, Antonio F.
incertidumbre profunda
Inversión
modelos energéticos
Optimización
paquetes de políticas
Planificación energética
Robustez
Este trabajo presenta distitnas herramientas para planificar inversiones de forma robusta frente a tanta incertidumbre actual, en particular en el sector energético, en el que las inversiones son intensivas en capital y de larga vida útil.
¿Han olvidado los mercados de capitales la sostenibilidad?
Autores:
Engle, Robert
Este trabajo analiza si los mercados de capitales han olvidado la sostenibilidad, a la vista del comportamiento bursátil de la industria fósil y del desempeño de los fondos sostenibles.