Graph Machine Learning: El valor de las conexiones en la data

Se espera que para 2023, el 30 % de las organizaciones a nivel mundial utilicen tecnologías de grafos para facilitar la contextualización rápida para la toma de decisiones, y que la aplicación de procesamiento de gráfos y bases de datos de gráfos crezca un 100 % anualmente según Gartner. Los gráfos ofrecen una fuente novedosa de información, pues capturan de manera precisa y adecuada las interacciones de diferentes entidades de interés, como organizaciones, personas, dispositivos y transacciones. De hecho, se ha descubierto que las conexiones entre los datos son tan valiosas como los datos mismos, ya que proporcionan un contexto que permite que los algoritmos aprendan no solo del punto de datos en sí, sino también de la estructura creada y el flujo de información. El interés en estas tecnologías y algoritmos ha hecho que el campo de Graph Machine Learning sea el campo de más rápido crecimiento en las principales conferencias de IA. En esta charla, describiremos brevemente los conceptos necesarios para comprender Graph Machine Learning, describiremos la evolución que ha tenido en sus metodologías, y finalmente, mostraremos casos reales de uso de algoritmos de Graph Machine Learning para detectar fraudes, identificar posibles influenciadores y mejorar las puntuaciones de riesgo crediticio.

Patrocinado por Neural Design

Speakers:

Luisa Roa
Senior Data Scientist en RappiBank, con maestría en Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes enfocada en investigación de operaciones y estadística. Su trabajo se ha centrado en investigar el valor de datos alternativos para problemas de fraude, growth y riesgo de crédito. Además, es Lead Teaching Assistant del curso de machine learning y procesamiento de lenguaje natural en la maestría de analytics de la universidad de los Andes.

Jaime Acevedo
Machine Learning Scientist en Neural Design. Magíster en Ingeniería Industrial con énfasis en Machine Learning y Finanzas de la Universidad de Los Andes con estudios complementarios en métodos de comunicación efectiva. En Neural Design su trabajo se enfoca en brindar consultoría de AI para permitir que los clientes aprovechen al máximo sus datos a través de Machine Learning & Analytics, lo que les permite capturar oportunidades de creación de valor.