Reunión Octubre 2017 Python-Madrid
Después del éxito de la PyConES (la conferencia nacional de Python en España), que se celebró este mes en Cáceres (https://2017.es.pycon.org/) volvemos con más ganas que nunca a convocar el segundo meetup de este curso en Madrid.
En esta ocasión contamos con dos ponentes de lujo que nos hablarán de algunos de los temas que más interés están despertando en el ecosistema Python y en el mundo de la tecnología en general: Machine Learning, Deep Learning, Data Science e Inteligencia Artificial.
Como en ocasiones anteriores es necesario apuntarse en el meetup del grupo para poder asistir. Tenéis el enlace aqui.
Al finalizar tendremos un rato para charlar y hacer networking y gracias a Paradigma Digital podremos tomar algo de beber y comer.
¡Os esperamos a todos en Campus Madrid! Como de costumbre los asientos disponibles no están reservados y se podrán ir cogiendo por orden de llegada.
Tenéis el video de las charlas aqui.
La reunión
- Cuándo: 23 de octubre de 2017, a partir de las 19:00
- Dónde: Campus Madrid, Calle Moreno Nieto, 2, Madrid
- Enlace mapa
Las charlas
Deep Learning de andar por casa
Autor/es: Fernando Velasco Lozano
Deep Learning es una de las áreas de Machine Learning con mayor florecimiento y perspectiva. Empresas como Google, Facebook, Apple o Tesla apuestan firmemente por ella, con resultados francamente impresionantes. Tenemos Deep Learning hasta en la sopa, pero ¿por qué una disciplina cuya base fue desarrollada hace tanto tiempo y abandonada tiene ahora un desarrollo y un crecimiento tan grandes? En esta charla hablaremos de algunos de sus fundamentos básicos y aplicaciones, y veremos cómo crear nuestras redes desde Keras sobre Tensorflow, por supuesto, en Python.
Fernando Velasco Lozano es Data Scientist en Stratio, y le encantan el modelado matemático, los datos y la innovación. Entre su experiencia destaca su paso como investigador en el área de Geometría Algebraica, además de su ocupación actual y pasión: la ciencia de datos, concretamente en Deep Learning y algoritmos de comportamiento.
Tienes la presentación aqui.
Encontrando patrones en cajones de sastre: clustering
Autor/es: Ana Jiménez Castellanos (https://twitter.com/ana_datagirl)
No hay ninguna duda sobre que el Machine Learning está actualmente en lo alto del hype. Todo el mundo habla de máquinas aprendiendo a razonar a partir de los datos. Pero, ¿cuál es la complejidad existente para que esto llegue a ser cierto?, ¿están los datos y los métodos preparados para que las máquinas aprendan de ellos? En esta charla veremos distintas técnicas de clustering y los pasos a seguir para implementar estos procesos en Python.
Ana Jiménez Castellanos es cofundadora y Data Scientist en Leads Origins, empresa dedicada a ayudar a las marcas con su generación de demanda basada en datos. Obsesionada con el reconocimiento de patrones, es ingeniera informática y máster en investigación en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Es, además, profesora asociada en el EAE Business School y mentora de Machine Learning en distintas iniciativas.Antes de dar el salto de crear Leads Origins, Ana Jiménez trabajó en otras dos startups tecnológicas: una dedicada a Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y otra a extracción de información comercial de las redes sociales. Síguela en Twitter y conecta con ella a través de LinkedIn.
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