Deep Learning & TensorFlow + Predicciones Electorales con Modelamiento Bayesiano
Detalles
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En Septiembre, presentamos una introducción a Deep Learning usando la librería TensorFlow. Por otro lado veremos como usando Modelamiento Bayesiano se pueden hacer predicciones electorales.
Nos acompañan como presentadores Cristian Garcia, Data Scientist at Senseta, y Andrés Gutiérrez, PhD, Director de Evaluación del ICFES.
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Introduccion a Deep Learning con TensorFlow
El Deep Learning es uno de los temas mas emocionantes en el mundo de la tecnología hoy en dia ya que le esta dando a las maquinas la capacidad de realizar tareas cognitivas avanzadas. Google es una de las compañias que mas ha reconocido esto y por ello ha invertido millones para crear TensorFlow, una librería de computación distribuidas capaz de correr tareas complejas de Deep Learning.
En este meetup veremos los fundamentos del Deep Learning y como iniciar con TensorFlow.
Presentador: Cristian Garcia @cgarciae5 (https://twitter.com/cgarciae5)
Data Scientist at Senseta. Mathematical Developer. Machine Learning Engineer. Functional Programmer.
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Modelamiento bayesiano para predicciones electorales
La realidad de las predicciones electorales cambió. Esta charla analiza brevemente cómo la inclusión de información previa en un setup bayesiano garantiza mayor precisión que la mejor de las encuestas probabilísticas.
Presentador: Andrés Gutiérrez - @psirusteam (https://twitter.com/psirusteam)
Estadístico, magister en ciencias y doctor en estadística - Autor de varios libros y artículos en revistas internacionales. Miembro del Consejo Científico del Observatorio de Ciencia y Tecnología y Director de Evaluación del ICFES. Se ha desempeñado como Decano de la Facultad de estadística de la Universidad Santo Tomas yAsesor de la Dirección de Seguimiento y Evaluación de Políticas Públicas en DNP.
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