Su investigación se centra en el aprendizaje automático estadístico y el procesamiento de señales, incluyendo procesos gaussianos, transporte óptimo, modelos de difusión y estimación espectral. También le interesan las aplicaciones de ML/SP (aprendizaje automático y procesamiento de señales) en la astronomía, la salud, las finanzas, el clima y el audio; por lo general, se involucra en estas áreas a través de proyectos de ciencia de datos. Ha impartido cursos de Probabilidad, Estadística, Aprendizaje Automático (Avanzado) y Computación Científica a nivel de pregrado, posgrado y educación ejecutiva.
Afiliaciones
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- Senior Lecturer in Machine Learning, Imperial College London, Department of Mathematics & I-X, London, United Kingdom
- Profesor Asociado, Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial, Universidad de Chile.
Educación
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- PhD in signal processing, Imperial College London, London, United Kingdom (2014)
- MSc in electrical engineering, Universidad de Chile (2010)
- BSc in electrical engineering, Universidad de Chile, Chile1 Mar 2003 (2007)
Publicaciones: Google Scholar
Contacto
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- Correo: f.tobar@imperial.ac.uk
- Sitio web: Felipe Tobar
