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octubre 19, 2017

CloudFest 2017 by GDG Cloud Madrid

          SAVE THE DATE: El próximo 3 de noviembre celebramos el CloudFest 2017. Será en Campus Madrid. En esta ocasión hemos tenido la oportunidad de crear una agenda llena de charlas y ponentes muy interesantes. Contaremos con Pedro Pablo Malagon Amor, Paola Garcia , Carlos Azaustre, David González Alcalde , Juantomás García y Iván Fernández Perea. El evento será de 9:00 a 20:00 y la entrada incluye desayuno, comida y las ceverzas finales. Más información y entradas en la web del CloudFest 2017:]]>

octubre 5, 2017

Ya está anunciado el cuarto meetup de GDG Cloud Madrid

Paola García que nos dará un taller de Firebase y google cloud functions. Podéis apuntaros en la página del meetup de GDG Cloud Madrid. ¿no conocéis GDG Cloud Madrid a que esperáis?  ]]>

mayo 24, 2017

Ya esta anunciado el meetup de presentación de GDG Cloud Madrid

Google Developers Group Cloud Madrid? ¿Quiéres asistir a la presentación del nuevo Grupo de Desarrolladores de Google Cloud en Madrid? •  Welcome •  Website •  Novedades del Google Cloud Next •  Comming soon !!! •  Colaborate • Networking]]>

mayo 17, 2017

Paas: Pigeons as a Service

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abril 3, 2017

Ya está anunciado el Machine Learning Spain XVIII

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.]]>

marzo 28, 2017

Entrevista de Rosa Jiménez Cano durante Google Next'17

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 😉 que yo creo que se merece un post aparte y detallado.  ]]>

marzo 23, 2017

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

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. Ahh y ya se que google y otras empresas tienen gráficos de conocimiento super potentes pero a mi me interesa solo lo que me interesa no todo el conocimiento y determinado por un espacio temporal 😉 Por otro lado la posibilidad de fusionar gráficos de conocimiento con otras personas puede ser muy interesante. Generación de inteligencia colectiva como bien enseñó Felipe Knowler. Poco a poco ire compartiendo más detalles y más información que da para unos cuantos posts.  ]]>

febrero 7, 2017

Meetup Machine Learning Spain: ya están los videos del meetup de diciembre

Filed under: big data,Eventos,Hacks,Machine Learning,Open Sistemas — Etiquetas: , — admin @ 10:44 am

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diciembre 20, 2016

Machine Learning Spain XVI

El siguiente meetup será el día 20 de diciembre (martes) a las 18:30h en Campus Madrid. Tenemos dos charlas aplicadas a sectores realmente interesantes: la primera relacionada con modelos aplicados a la publicidad y la segunda sobre el Hackaton Pythonhack organizado por Cajamar (aplicación real sobre banca). La agenda será la siguiente. 18:30 – Acceso al auditorio. Calle de Manzanares, 1. 18:40 – «Medición de impacto de la actividad publicitaria» Esta charla se enfoca en el uso de los modelos de ML en el sector de la publicidad, con especial atención al uso de series temporales. Con un enfoque práctico, hablarán del impacto que tienen las campañas publicitarias sobre los resultados del negocio, así como de algunos efectos importantes, como estacionalidad, festivos, promociones, etc… Ponentes: •Alfonso Salafranca.Director de Data Science en Havas. 15 años de experiencia en Modelización y Análisis de datos. Matemático por la Universidad Autónoma de Madrid y Profesor asociado a la Universidad Carlos III. Inicio su carrera en analítica en consultoría primero en Bayes Forecast y posteriormente en Neo-Metrics.  En BBVA ocupó las posiciones corporativas de Analytic Consumer Insights y Head of Innovación en Global Risk Managment. Desde el año 2011 su principal actividad ha estado relacionada con el mundo de la publicidad, primero con el Lanzamiento de YPerform y la construcción de un departamento de Marketing Intelligence para Ymedia y desde 2016 como Director de Data Science en el grupo Havas. Ha trabajado para anunciantes como Recoletos grupo editorial, Movistar, Bankinter, BBVA, VIvus, Ing Direct, Jazztel y Rastreator. Conferenciante en Universidades y  Escuelas de Negocio, ha publicado diferentes artículos de Analytics y Modelización. • Andriy Tkachenko.Data Scientist con 3 años de experiencia en Modelización y Análisis de datos en Havas. Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad Complutense de Madrid. Experiencia en el sector de la publicidad como analista de datos en departamentos de investigación/modelling. Trabajando en varios proyectos de modelling para clientes como Jazztel, Gas Natural, Prosegur, Ikea, La Nevera Roja. R Enthusiast, desarrollando herramientas propias de modelización y visualización de datos con el lenguaje de programación R. Participa activamente en las conferencias, locales y nacionales, relacionadas con el análisis de datos y programación en R. 19:30 – «Presentación mejores trabajos Cajamar PythonHack 2016». Presentación de los dos proyectos ganadores en la PythonHack 2016 (más información aquí) organizada por el Grupo Cajamar a través datos reales de la entidad. Los proyectos presentados cubren dos retos: uno de modelado (Predictive Modelling) y otro de análisis exploratorio/storytelling (Credit Card Analytics). Los proyectos Big Data son uno de los núcleos de la estrategia de innovación del Grupo Cooperativo Cajamar. Es por ello que impulsan la creación del Cajamar Data Lab, un equipo de especialistas dedicado a maximizar el potencial de los datos. En Cajamar Data Lab estamos convencidos de que la analítica avanzada es el ingrediente clave para la creación de productos y servicios del futuro. Cajamar PythonHack 2016 es la competición online de analítica de datos en base a datos bancarios reales del Grupo Cajamar organizada con motivo de la PyConES. La PyConES es un evento de tres días de duración que se celebró los días 7,8 y 9 de octubre de 2016 en Almería, en el que se dieron cita profesionales del lenguaje de programación Python que difunden su experiencia en varias sesiones de charlas técnicas. Ponentes equipo 1: • Javier Abadía. Lead Developer, más de 15 años liderando equipos de desarrollo y ‘predicando’ sobre desarrollo de software. Firme convencido de que el software debe tener 0 bugs, y de que lo que funciona son los métodos ágiles, las pruebas en modo paranoico, la automatización y sobre todo el trabajo en equipo. Esquiador y corredor, ha decidido divertirse desarrollando la mejor plataforma de analíticas que se haya visto nunca. Ingeniero en Informática por la Universidad de Zaragoza y MBA por el Instituto de Empresa. • Alicia Pérez. Backend Developer, Ingeniera informática por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Data Science por la escuela MBIT. En sus 9 años de experiencia ha trabajado para varias empresas y con numerosas tecnologías, pero desde 2015 disfruta trabajando en la parte back-end de StyleSage, donde la moda y el Big Data se unen para dar lugar a una increíble plataforma de analíticas. Amante de los datos (sobre todo geográficos), del trabajo en equipo, del patinaje y del queso. • Jose Mª Álvarez. Comenzó su carrera hace más de 15 años en grandes compañías como Motorola o Telefónica, después de terminar Ing. Informática en la URJC de Madrid. En los últimos años, ha participado en numerosos proyectos de Startups en campos como la ciberseguridad, la educación y la sanidad enfocada al envejecimiento activo. Hace 2 años, se unió a Stylesage donde trabaja como Backend Developer en la parte extracción y análisis de datos. Ponente del equipo 2: • Óscar González. Doctor Ingeniero de Telecomunicación. Data scientist en ETS Asset Management Factory. 20:30 – ¡Cervezas y networking! Tomaremos unas cervezas y podremos seguir charlando sobre los temas de interés que salgan en esta jornada. Nos vemos pronto, el 20 de diciembre en Campus Madrid.]]>

diciembre 14, 2016

Proyectos que molan: autopilot de comma.ai

George Hotz es un crack y ha decidido abrir su proyecto openpilot para desarrollarlo en comunidad. Voy a seguirlo de cerca por que no todos los días tienes la posibilidad de ver como se desarrolla un proyecto de conducción autónoma que pretende competir con los grandes. Si tenemos en cuenta que el proyecto de google empezó con la compra una empresa que tenía 5 empleados y habían desarrollado un prototipo muy alfa, todo es posible 😉 El código de openpilot esta disponible en GitHub y en la web en la parte de research de comma.ai empiezan a publicar los primeros videos de como empieza a entender la cámara frontal. Además están disponibles vídeos y datasets. Muy alfa pero muy prometedor y sobre todo me encanta que George sean tan audaces. ]]>

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