La profesora Daira Velandia, en colaboración con el MSc. Felipe Jara, impartió el curso “Introducción al modelado espaciotemporal de datos satelitales” en el marco de la Escuela de Primavera de la IX Latin American Conference on Statistical Computing (LACSC 2025).
La actividad contó con el apoyo de Iván Riquelme Mellings, estudiante de Ingeniería Estadística y Ciencia de Datos, quien se desempeñó como ayudante del curso.
Los estudiantes Sebastián Vegas Eltit y Juan Raúl Zamora Ibacache tuvieron la oportunidad de presentar en la IX Conferencia Latinoamericana de Computación Estadística (LACSC 2025), donde mostraron avances en la detección de anomalías intraclase aplicada a datos de imágenes de plancton. La presentación abordó DIONN, una metodología que utiliza representaciones latentes profundas y modelos de mezcla para asignar puntuaciones de anomalía a las muestras, lo que ayuda a identificar casos potencialmente mal etiquetados y morfotipos raros en conjuntos de datos de alta dimensionalidad. Ilustraron su uso mediante un conjunto de datos de imágenes de zooplancton, en el que DIONN se integra de forma natural en un flujo de trabajo de análisis para la limpieza de etiquetas y la exploración de la variabilidad morfológica. Este trabajo se desarrolla en colaboración con la Dra. Kerlyns Martínez, Dr(C).Diana Martínez y Dra. Daira Velandia.
Iván Riquelme, estudiante de Ingeniería en Estadística y Ciencia de Datos, presentó el póster titulado “Predicting Post-Fire Land-Use Dynamics in the Ñuble Region (Chile) Using Random Forest and U-Net Models” en la IX Conferencia Latinoamericana de Computación Estadística (LACSC 2025).
Este trabajo forma parte de su tesis de pregrado, dirigida por la Dra. Daira Velandia y la Dra. Carmen Gloria Ossa, y se enmarca en el Proyecto PLANSAT, orientado al estudio de la frecuencia, intensidad y recuperación post-incendios en la región de Ñuble.
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