The Data Pub Marzo: Detectando niveles de ocupación usando variables ambientales

¡Querid@s parroquian@s!

En este nuevo capítulo traemos al Dr Ceballos para que nos platique sobre el uso de técnicas de machine learning para estimar qué tan lleno está un lugar cerrado a través de los valores de humedad, temperatura y presión. Estudiaron la precisión de tres métodos y de otros parámetros en un gimnasio y en una casa habitación.

Agenda (horario CDMX):

19h - 19.15h: bienvenida

19.15h - 20.15h: “Detectando niveles de ocupación en lugares cerrados usando variables ambientales" por el Dr. Héctor G. Ceballos

Se transmitirá por las siguientes plataformas:

• Zoom (se compartirá la liga un par de horas antes por el Meetup)
• The DataPub YouTube channel

Más sobre el expositor:

Héctor G. Ceballos es Director del Living Lab & Data Hub del Instituto para el Futuro de la Educación (IFE) del Tecnológico de Monterrey. Previamente fue jefe de la oficina de Cienciometría de la Vicerrectoría de Investigaciones del Tecnológico de Monterrey durante 18 años.

Héctor tiene una Maestría y un Doctorado en Sistemas Inteligentes por el Tecnológico de Monterrey (2010). Es profesor de tiempo completo del Programa de Posgrado en Ciencias de la Computación (DCC) y está adscrito al Grupo de Investigación con Enfoque Estratégico en Sistemas Inteligentes. Héctor es miembro del Sistema Nacional de Investigadores de México (SNI) y miembro adherente de la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP).

Sus principales intereses de investigación incluyen el análisis de redes sociales, la minería de procesos y la teoría de agentes, aplicada a la analítica de investigación. Es autor de más de 30 artículos en revistas y conferencias, y ha trabajado como consultor experto para empresas bancarias y de TI, y ha promovido la adopción de tecnologías de Web Semántica en la academia, el gobierno y la industria.

¡Los esperamos, parroquian@s!
-The Data Pub