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Recomendación de Obras de Arte con NLP + Machine Learning Interpretability
Volvemos este mes con un evento que tendrá dos charlas interesantes y muy prácticas. Por un lado, Mónica Ramírez nos presentará un sistema de recomendación de obras de arte multilenguaje desarrollado con NLP y usando datos del Museo Metropolitano de Arte de New York. Por otra parte, Daniel Córdoba compartirá su experiencia aplicando la metodología LIME para la interpretabilidad de los resultados de diversos modelos de Machine Learning. ¡Todos invitados! Entrada libre. Evento patrocinado por Platzi. ----- Recomendación de obras de arte basándose en texto multilenguaje Para aquellos a los que nos gusta el arte pero no tenemos un gran conocimiento en el tema, se mostrará un Sistema de Recomendación de obras desarrollado usando datos abiertos del museo Metropolitano de Arte de New York (MET) que se basa únicamente en texto (descripción de la obra en inglés) y que encuentra obras de temática, color o historia similar a una seleccionada. Así mismo, se mostrará un estudio para aplicar la misma metodología en descripciones en español (Museo del Prado, Madrid) y un sistema de recomendación transversal de un museo a otro. Este estudio está aún en desarrollo para construir un producto multilenguaje que pueda ser utilizado en varios museos alrededor del mundo. Esta presentación fue uno de los proyectos presentados para la certificación en el Metis Data Science Academy, para NLP y Data Scraping. Presentadora: Mónica Ramírez Bernal. Ingeniera de Sistemas con experiencia en Datawarehouse, aficionada a jugar con los datos, a la analítica y al Data Science. Certificada como Data Scientist por MinTic Colombia y Metis Data Science Academy de New York. Linkedin: https://www.linkedin.com/in/monicaramirezb/ Github: @monitarb (https://github.com/monitarb) Twitter: @monita_rb ----- Machine Learning Interpretability con LIME En esta charla se mostrará la implementación de la metodología LIME, para poder hacer interpretabilidad de los resultados que un modelo de Machine Learning arroja (independientemente del modelo que se use). Presentador: Daniel Alejandro Córdoba Pulido. Profesional en Estadística de la Universidad Santo Tomás, actualmente trabajando en DataCrédito Experian como Data Analyst. Apasionado por la analítica de datos y el estudio de nuevas metodologías que permitan encontrar mejores insights. Linkedin: https://www.linkedin.com/in/daniel-alejandro-cordoba-pulido-6b9199103 ----- Patrocinador: Platzi (https://platzi.com/) Platzi es una plataforma de educación online, donde te enseñamos como crear todo tipo de tecnologías en programación, diseño, marketing y negocios a través de cursos y carreras. Te damos la oportunidad de ser un experto en tu área de preferencia, puedes hacerlo con nuestro contenido gratuito o a través de una suscripción paga. Nuestros cursos son online y todo está disponible 24/7 en la plataforma, así puedes aprender a tu gusto y a tu ritmo.

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    Lo que hacemos

    Este Meetup es una comunidad de interesados en los temas de Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data en Colombia.

    Realizamos charlas y talleres sobre todos los aspectos relacionados al trabajo con datos, desde el procesamiento, exploración y visualización, hasta las más fascinantes innovaciones con inteligencia artificial que están cambiando el mundo.

    Científicos de datos, desarrolladores, emprendedores, estadísticos, analistas o entusiastas del tema. ¡Todos son bienvenidos!

    La participación de todos ustedes hace este Meetup posible. Para sugerencias de charlas, patrocinio o cualquier otro comentario, por favor contactarnos a bigdatabogota@gmail.com. También pueden unirse a nuestra comunidad de Slack, siguiendo este enlace: https://bit.ly/2p0jLKQ ¡Gracias!

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