📈 Machine learning en producción y explicabilidad algorítmica

Nos vemos de nuevo en abril para seguir hablando de Python, Datos, Visualización, Inteligencia Artificial, ¡y lo que surja!

El evento se hará en KSchool (calle Zurbano), que generosamente ha cedido su espacio.

En esta ocasión, tendremos el placer de contar con dos charlas sobre machine learning:

• Gema Parreño (19:15-19:45), Data Scientist, hablará de NannyML, una herramienta open source hecha en Python pensada para monitorizar modelos de machine learning en producción, en especial para el estudio del model decay y data drift.
• Paloma Megías (19:45-20:15), Data Scientist en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), tratará el tema de la explicabilidad algorítmica, con una breve introducción a los métodos más conocidos y centrándose, sobre todo, en la biblioteca SHAP.

Después de la reunión buscaremos un bar cercano para tomar algo y hacer un poco de networking.

Recomendaciones generales:

• ¿Sabes mucho de Python y Datos? ¿Sabes poco y quieres saber más? ¡En ambos casos, te damos la bienvenida!
• Aplica "la regla del comecocos": si estás en un círculo, deja siempre un hueco para que otra persona se pueda unir.
• Respeta las decisiones de los demás sobre si beber alcohol o no. ¡No todo el mundo quiere beber cerveza!
• Si eres una persona tímida o introvertida y no quieres decir nada, no tienes por qué. Si solo quieres escuchar y ver, ¡está perfecto!
• Por contra, si te gustaría hablar con alguien pero no sabes con quién, busca al equipo organizador y simplemente di: «¡Hola!»
• Puede haber asistentes que no hablen bien español y que se manejen mejor en inglés. Sé paciente y ¡no dejes que se aburran!
• En los eventos PyData rige un Código de Conducta https://pydata.org/code-of-conduct/ el resumen traducido: sé amable, abstente de insultar y de hacer bromas sexistas, racistas, o excluyentes en general, y nada de insinuaciones sexuales a otras personas.

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We meet again in April to keep talking about Python, Data, Visualization, Artificial Intelligence, and more!

The event will take place at KSchool, who have generously offered their space.

This time, we will have the pleasure of having these two talks about machine learning:

• Gema Parreño (19:15-19:45), Data Scientist, will talk about NannyML, an open-source Python tool made to monitor machine learning models in production, giving special attention to model decay y data drift.
• Paloma Megías (19:45-20:15), Data Scientist at Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), will talk about algorithmic explainability, with a brief introduction to the most well-known methods and focusing on the SHAP library.

After the meeting, we will look for a nearby bar to have a bite and do a bit of networking.

General recommendations:

• Are you an expert in Python and Data? Are you a beginner and you want to learn more? In both cases, you are very welcome!
• Apply the "Pacman rule": if you're in a circle, leave a gap so that someone else can join.
• Respect everyone's choices with respect to alcohol. Not everybody likes or wants to drink beer!
• If you're shy or introverted and you don't want to say anything, you don't have to. If you only want to see and hear, that's perfectly fine!
• On the other hand, if you would like to talk to someone but you don't know to whom, seek the organizers and simply say: «Hi!»
• If you don't speak good Spanish, we will do our best to make you feel comfortable. But be mindful that other attendees might want to use their native language in larger conversations. Use this opportunity to practice your Spanish! If you are bored, feel free approach the organizers and say «Hi!»
• At PyData events there is a Code of Conduct https://pydata.org/code-of-conduct/ super short version: be kind (all else is details), abstain from insulting others or making sexist, racist, or other exclusionary jokes, and do absolutely not make sexual advances to other attendees.