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El objetivo principal de esta segunda edición de la Escuela de Machine Learning  en Sevilla #MLSEV es introducir los conceptos básicos y las técnicas más avanzadas del Aprendizaje Automático (o Machine Learning) para aumentar significativamente la productividad de nuestro negocio.

La amplia experiencia de Machine Learning School en dar la bienvenida a profesionales expertos y técnicos de diferentes áreas del aprendizaje automático, les ha enseñado que una talla única no sirve para todos: «one size doesn´t fit all».  Este evento destaca por ofrecer dos puntos de vista sobre «Lo mejor de ambos mundos» -de ahí, best of both worlds-, al combinar sesiones técnicas-prácticas con sesiones sobre los desafíos a los que nos enfrentamos en el sector y las lecciones aprendidas al implementar sistemas de machine learning en la vida real.

Echemos un vistazo rápido a los aspectos más destacados de lo que los asistentes de #MLSEV pueden esperar los días 26 y 27 de marzo de 2020 en EOI Andalucía:

mlsev speakers

PRIMER DÍA: 26 de Marzo

Después de los comentarios de apertura, el día 26 comienza con Ed Fernández (Arowana) seguido por el profesor Enrique Dans (IE University). En conjunto, brindarán a los asistentes una buena comprensión del impacto empresarial que se está desarrollando a partir del Machine Learning con modernas plataformas de software como BigML. A continuación, el científico jefe de BigML y uno de los padres de la disciplina del aprendizaje automático, el profesor Tom Dietterich, sube al escenario para hablar sobre las técnicas más modernas de Machine Learning, así como para ilustrarnos hacia dónde nos dirigiremos en los próximos años en esta disciplina.

Después de algunas sesiones técnicas-prácticas introductorias impartidas por expertos experimentados de BigML Machine Learning y el magnifico almuerzo, se profundizará en las interesantes presentaciones de Michael Skiba (también conocido como Dr. Fraud), Jan W Veldsink (Rabobank) y Roy Prayikulam / Kevin Nagel (INFORM). En estas sesiones se pretender abordar cómo podemos implementar Machine Learning en la vida real, concretamente, en áreas como la detección de fraudes financieros y el antilavado de dinero (AML).

El primer día termina con un mini ejercicio de Aprendizaje Automático, nombrado “Get your hands dirty” y utilizando el dashboard de BigML de forma que los participantes tengan la oportunidad de interactuar con algunos de los conceptos cubiertos durante la jornada de este primer día.

SEGUNDO DÍA: 27 de marzo

El segundo día comenzará con más sesiones técnicas sobre algunas de las técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y AutoML más versátiles de la plataforma BigML. Los docentes no solo transmitirán los conceptos de alto nivel detrás de esos enfoques, sino también cómo funcionan en la práctica.

Para completar el programa, los socios de BigML representados por José Cárdenas (Indorama), Christina Rodríguez y Delio Tolivia (Talento Transformación Digital) y Andrés González (CleverData.io) toman el relevo para explicar cómo podemos implementar diferentes casos de uso operacionales para obtener beneficios tangibles como, por ejemplo, la optimización de la calidad y la minimización del tiempo de espera.

Esta jornada finaliza con la demostración de cómo impulsar la producción de los modelos de Machine Learning construidos durante la sesión de práctica realizada al final del Día 1. Esto brindará a los asistentes una comprensión profunda del proceso de aprendizaje automático de extremo a extremo: desde su origen hasta su aplicación.

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