Machine Learning Spain XLI

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Detalles

¡Machine Learners!

Anunciamos ya el próximo encuentro, que tendrá lugar el jueves 17 de octubre, en nuestra sede habitual: Campus de Google (Google for Startups).

Estamos trabajando en la agenda y en estos días actualizaremos la información, pero id reservando la tarde, que cerveza fresquita sí que habrá ¡seguro!

18.30h Bienvenida y recepción
19.00h "Mejorando la Eficiencia de los Servicios de
Atención al Cliente con Deep Learning", por Andy Daiminger, ML Engineer, y Víctor Peinado, Senior NLP/ML Engineer, Reply.ai

Abstract
Uno de nuestros productos en Reply.ai analiza el
contenido de los tickets de un servicio de atención a cliente,
identifica el tipo de incidencia y sugiere a los agentes *acciones
siguientes*.

Lo planteamos como un problema de clasificación automática
multicategoría. Nuestros modelos de clasificación son mixtos y
analizan tanto la información no estructurada (el contenido de los
mensajes que se intercambian clientes y agentes, en lenguaje natural)
como metadatos y otra info estructurada. Para ello usamos fast.ai, una
librería de DL bastante popular que está basada en PyTorch. Los
prototipos actuales funcionan bastante bien , pero tenemos dudas acerca de cómo poner los modelos en producción de manera robusta. Así que nuestro objetivo es doble: presentar lo que hacemos y buscar ayuda acerca de cómo consumir estos modelos.*

19:45h
Título "Descubriendo el motor de recomendación de artículos de Finect.com"

Abstract
Finect ( www.finect.com ) es una: start-up española cuyo fin es ayudar a sus usuarios a tomar mejores decisiónes de inversión. Para poder cumplir con esta meta, Finect necesita conocer a sus visitantes y una de las mejores formas es hacerlo en base al análisis de las páginas que estos consumen. El recomendador que presentamos tiene como objetivo conseguir una mayor recurrencia de visitas y, para ello,
tiene que, además de ofrecer recomendaciones de valor, obtener las recomedaciones de forma instantánea.

En esta presentación se mostrará el proceso completo de construcción que va desde desde los algoritmos que nos ayudan a detectar similitudes hasta la arquitectura tecnológica sobre la que descansa.

20:30h Networking

¡Os esperamos a tod@s!