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Blog Juantomas Garcia

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Hacking the Planet by Juantomas
Actualizado: 10 weeks 5 days ago

Ya está anunciado el Machine Learning Spain XVIII

Lun, 03/04/2017 - 10:57

Enlace

Machine Learning Spain XVIII

Cuando
viernes 7 de abril de 2017
18:30 – 20:30

Donde 
Auditorio Google Campus Madrid
Calle de Manzanares, 1, Madrid (mapa)

Descripción

Hola amigos de ML Spain, ya tenemos el planning para el siguiente meetup. Tenemos novedades ya que se va a dar por primera vez un taller, a petición de algunos de vosotros. Si os resulta interesante se harán más en los siguientes meetups. La fecha programada es el día 7 de abril (viernes) a las 18:30h en Campus Madrid. Tenemos el taller a primera hora y una charla sobre Deep Learning posteriormente. La evolución del evento y algunas fotos estarán en la cuenta de Twitter @ml_spain. La agenda será la siguiente.

18:30 – TALLER: Iniciación a Caret.

18:35 – “Tutorial del paquete caret para R”.

En este taller se presentará de manera práctica las capacidades principales del paquete caret, centrado en el preprocesado de datos y entrenamiento, ajuste y evaluación de modelos de Machine Learning. Si se desea seguirlo en directo, se recomienda traer un portátil propio. El código se facilitará antes de la celebración del Meetup.

Ponente:

• José Manuel Navarro

Es Ingeniero de Telecomunicación y, actualmente, doctorando en el Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos de la Escuela de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid. Su área principal de investigación es la aplicación de Machine Learning a la gestión de redes y programa (casi) a diario en R.

19:40 – “Deep Learning para Visión Artificial con MATLAB”.

El reconocimiento de objetos es clave para el desarrollo de sistemas punteros como vehículos autónomos, equipos de rescate basados en imágenes y robots autónomos. En los últimos años, el Aprendizaje Profundo o Deep Learning se ha consolidado como uno de los métodos más precisos para llevar a cabo reconocimiento de objetos, llegando en ocasiones a mejorar el rendimiento humano. En esta charla, abordaremos los retos habituales en Deep Learning para Visión Artificial, utilizando ejemplos reales en los que es necesario manejar millones de imágenes para entrenar satisfactoriamente una red neuronal convolucional.

Ponente:

• Lucas García

Es Senior Application Engineer en MathWorks especializado en Machine Learning y Big Data. Matemático de formación, trabaja con usuarios de MATLAB en todas las industrias para ayudarles a resolver problemas en áreas como Data Analytics y mantenimiento predictivo. Durante varios años ha sido también ingeniero de formación en MathWorks. Antes de unirse a MathWorks en 2008, fue desarrollador en Indizen e investigador en el INE y CSIC-MNCN. Su investigación está centrada en el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas de optimización combinatoria.

20:30 – ¡Cervezas y networking!
Tomaremos unas cervezas y podremos seguir charlando sobre los temas de interés que salgan en esta jornada.

Nos vemos el viernes 10 de febrero en Campus Madrid.

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Entrevista de Rosa Jiménez Cano durante Google Next’17

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He añadido la lista de vídeos la entrevista que me hizo la enviada especial de El País en Silicon Valley Rosa Jiménez Cano (@petezin por si todavía no la seguís en twitter).

Fué una entrevista en streaming durante el evento que celebró Google sobre cloud en San Francisco: Google Next’17.

En vídeo explico mi versión de cuales son la diferencias entre la inteligencia artificial y machine learning (no termina de gustarme nada llamarle aprendizaje automático

Participaré en el meetup de Big Data y Machine Learning que organiza IBM

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El próximo día 29 de marzo participaré en el meetup de big data y machine learning que organiza IBM.

Hablaré sobre el proyecto personal que estoy empezando: Boosterme

La idea básica es explorar como generar gráficos de conocimiento personalizados. Uno de mis problemas es que veo/leo mucha información y por supuesto me desborda. Por otro lado es imposible, para mi, organizarla y luego poder usarla adecuadamente.

La idea de Boosterme es generar un gráfico de conocimiento que luego me permita extraer la información que me interesa. De esto es de lo que hablaré en el meetup y estará enfocado sobre todo al proceso de ideación y como estoy organizando la arquitectura que por supuesto va a estar basada en el modelo propuesto por Jay Kreps: Kappa.

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Haber sido elegido como GDE (Google Developer Expert) es todo un honor.
Ser reconocido por Google y formar parte de este grupo de profesionales es una oportunidad y un privilegio que no suele ocurrir muchas veces en la vida.

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