Meetup Python Medellín Agosto

¡Hola a todos! 👋

Los invitamos a nuestro meetup de Agosto 🥳 No te lo puedes perder!!

🎯 Te traemos dos charlas Increíbles:

Mercados, Máquinas y Quants: ¿Cómo los Nerds se apoderaron de Wall Street?:
Hace 20 años los pisos de wall Street pasaron de ser un bullicioso lugar en dónde las personas se reunían a intercambiar todo tipo de activos a una sala silenciosa en donde apenas se perciben unos susurros de personas que monitorean la ejecución de algoritmos muy refinados que se encargan transar en el mercado de valores más grandes del mundo.
Durante esta conferencia, aprenderemos, de manera muy simple, cómo conectarnos al mercado a través de MetaTrader 5 y Python, cómo descargar los datos de los precios de los activos y cómo analizarlos con técnicas estadísticas muy simples. Finalmente aplicaremos lo aprendido para construir un portafolio y mediremos el riesgo de este.
🗣️ Presentado por: Sebastian Ospina Valencia - Economista y Científico de Datos

Evaluación inteligente de LLMs: un framework reproducible y extensible: Evaluar LLMs en tareas reales como extracción y resumen es complejo, pero no tiene que serlo. Con métricas híbridas (LLM-as-judge + HITL + others), MLflow y algunas herramientas de estandarización, puedes asegurar reproducibilidad y tener siempre el mejor modelo para tu tarea.
Extended Description:
Elegir un modelo de LLM es usualmente compleja y requiere comparar multiples opciones. Para hacerlo, además de elegir y definir métricas, que tampoco es tarea fácil, se requiere lidiar con configuraciones de entrada y salida para cada modelo, haciéndolo un proceso tedioso y propenso al error. Una vez están los resultados surge un problema nuevo, ¿cómo visualizar los resultados y compararlos eficientemente?
Proponemos un framework que incorpora herramientas de uso libre para lidiar con estos problemas de configuración, comparar los resultados fácil y eficientemente. Además, sugerimos diferentes tipos de métricas que pueden ampliar la manera en la que se miden los modelos. De este modo, es posible elegir mejor el mejor modelo para la tarea deseada, y actualizarlo sin problema cuando sea necesario.
Esta charla de seguro le brindará a los programadores, especialmente a aquellos orientados a ML, herramientas que facilitaran su proceso de evaluación y comparación de modelos, y también le mostrará a aquellos que no son programadores, la amplia cantidad de consideraciones que se tienen en cuenta a la hora de usar estos modelos.
🗣️ Presentado por: Mateo Rios - Machine Learning Engineer

Agradecemos a nuestros patrocinadores: Nodo Eafit y Provectus 💙

📅 Fecha: 26 de Agosto
⏰ Hora: 6:30 pm.
📍 Lugar: Universidad EAFIT, Bloque 38, Entrada 4 sur, auditorio 101.