Data Science Córdoba T05 E03

El 12 de Diciembre tendremos el último encuentro del año. El mismo se realizara en las oficinas de Mercado Libre (edificio Miragolf premium 5 piso, ciudad empresaria). Habra un colectivo para la gente que no disponga de movilidad que saldrá a las 18:45 horas desde la Plaza Velez Sarfield (frente al patio olmos) y volverá al mismo punto saliendo 22 hs desde las oficinas.
Los interesados en utilizar el autobus por favor inscribirse en la siguiente planilla:

https://forms.gle/SJTfBToj6Rmn8hbE6

Recuerden que por espacio físico los cupos son limitados, en caso de inscribirse y no poder asistir por favor liberar el lugar.

Las charlas que escucharemos:

Charla 1:
Speaker: José Fernandez Portal

Titulo: PyTorch: From dummy to state-of-the-art in 30 minutes (MercadoLibre).
Resumen:
PyTorch es una librería open-source de deep learning y actualmente una de las más populares, debido a su gran potencia y flexibilidad.
En esta charla técnica, empezaremos presentando los fundamentos básicos de PyTorch, para concluir luego mostrando ejemplos de modelos deep learning implementados en este framework.

Charla 2
Speaker: Nicolás Peretti (Rappi)

Titulo: Personalization @Rappi
Resumen:
En esta charla contaremos un approach que ideamos en Rappi para personalizar la app mediante el uso de embeddings de usuario.
Charlaremos como representar distintos tipos de usuarios y entidades en Rappi, contaremos las necesidades de negocio que resolvemos
mediante esta técnica y presentaremos algunos casos de uso específicos para ejemplificar.

Charla 3
Speaker: Cristián Cardellino

Titulo: Introducción a las redes neuronales sobre grafos.
Resumen:
Si bien las redes neuronales y el aprendizaje profundo han logrado un desempeño excepcional en campos como la visión por computadoras o el procesamiento de lenguaje natural, su estructura rígida las ha limitado en ser aplicadas a estructuras más irregulares como son los grafos. Más allá de esto, muchos problemas y conjuntos de datos vienen con una estructura que puede modelarse en forma de un grafo o una red: World Wide Web, redes sociales, grafos de conocimiento, estructuras de partículas, etc. En los últimos años, las redes neuronales para grafos han comenzado a trabajarse y estudiarse más de cerca, mostrando resultados prometedores en diversas áreas. En esta charla/tutorial daré una noción general de como utilizar redes neuronales en grafos, mediante la aplicación de una de sus variantes más sencillas en un esquema de aprendizaje semi-supervisado