IX Machine Learning Spain

El IX Meetup Machine Learning Spain será el día 9 de noviembre a las 19.30h en el Auditorio de Campus Madrid.

En esta ocasión tendremos dos charlas con aplicaciones directas en diferentes sectores. La agenda completa del evento será la siguiente:

19.15 Acceso al auditorio.

19.30 "Machine learning, el futuro de la asistencia sanitaria"

El sector sanitario es uno de los más importantes de nuestro sistema económico. En España, el gasto sanitario supuso en 2013 el 5.9% el PIB y, de ello, la mayor partida correspondía al sector hospitalario (60%). La reducción de los presupuestos, ha hecho que la mejora de la eficiencia y el aprovechamiento de los recursos sea un objetivo prioritario. El análisis de los datos de pacientes registrados en sistemas de información hospitalaria, tales como análisis de sangre, constantes vitales o dispensación farmacéutica, permite dar apoyo específico en la práctica clínica especializada. Se presentarán aplicaciones de métodos de machine learning a este tipo de datos (elevada dimensionalidad, variables de naturaleza categórica, dimensión temporal), muy útiles para descubrir interrelaciones entre estos datos y servir de ayuda a la toma de decisiones clínicas.

Ponente
Cristina Soguero Ruiz: Estudió ingeniería en Telecomunicación y licenciatura en Administración y Dirección de Empresas en la Universidad Rey Juan Carlos(URJC) . Además de un master en Tecnologías de la Información y Comunicación en Ingeniería Biomédica. Es Doctora en el Programa Interuniversitario en Multimedia y Comunicaciones, URJC y Universidad Carlos III, 2015. Ha trabajado con datos reales de distintos hospitales tanto nacionales como internacionales, creando modelos para la toma de decisiones clínicas. Actualmente trabaja en la URJC como profesora e investigadora.

20.15 "Soluciones innovadoras a problemas de siempre mediante Machine Learning"
Los algoritmos de Machine Learning permiten expandir el horizonte de tareas abarcables por muchas industrias, llegando incluso a crear negocios que antes eran impensables. Además estas mismas técnicas permiten mejorar, ya sea abaratando o mejorando la precisión, tareas que se venían realizando desde mucho antes de que se implementasen. Un buen conocimiento de los métodos matemáticos y de varios sectores permite trasladar soluciones de uno a otro para resolver estos problemas del día a día que, aunque puedan parecer radicalmente diferentes, no dejan de ser cuestiones sobre cómo muestrear, modelar y predecir el comportamiento de ya sean dispositivos, ya sean personas. Se expondrán dos ejemplos de desarrollo de técnicas de aprendizaje para mejorar tareas de diseño en ingeniería y de búsqueda de patrones en seguros.

Ponentes
Luis Lorente y Diego Alonso.Ambos son Doctores Ingenieros Aeronáuticos. Tras terminar su doctorado Luis comenzó a trabajar en el sector de la consultoría de ingeniería dirigiendo un equipo dedicado al diseño de métodos matemáticos y herramientas para mejorar las tareas de diseño y mantenimiento en el sector aeronáutico. Diego continuó en el sector académico durante dos años más terminando un post-doc sobre modelos subrogados; tras este periodo pasó al sector privado. Actualmente ambos son socios en Mathlas, una empresa de consultoría que diseña e implementa métodos de modelado, aprendizaje y descubrimiento de patrones para empresas de múltiples sectores (energía, seguros, telecomunicaciones, ...).

21.00 Networking (con unas cervezas claro).

Nos vemos pronto en Campus Madrid. ¡Saludos!