Name: Machine learning con mlr3 - Tutorial en línea de useR!2020
Start: 2020-08-07T09:00:00-06:00
End: 2020-08-07T12:00:00-06:00

Las R-Ladies Ecuador te traemos el tutorial 'Machine learning con mlr3' que dictarán Bernd Bischl y Michel Lang, el cual es parte de useR! 2020.

En este tutorial con duración de tres horas, aprenderás sobre el paquete mlr3 de R para llevar a cabo procesos de aprendizaje automático (machine learning, ML) avanzados. El ecosistema mlr3 provee una solución completa para todas tus necesidades de ML, incluyendo pre-procesamiento de datos, diseño y evaluación de modelos de aprendizaje automático, conjuntos de modelos (ensembles), visualizaciones, y ajuste de hiperparámetros (a través de mlr3tuning). El proceso (pipeline) mlr3pipelines permite expresar flujos de trabajo complejos de manera sencilla, y probar nuevas ideas y aplicaciones. mlr3 puede ayudar a hacer tu flujo de trabajo más fácil de leer y más eficiente sin importar el tipo de problema o aplicación que quieras resolver con ML.

Este tutorial está dirigido a usuarios con un conocimiento de conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning), pero no necesariamente debes tener conocimiento previo del paquete mlr3. Los participantes también deberán tener al menos un conocimiento intermedio de R y conocer los tipos de datos generales utilizados por R, así como habilidad para llevar a cabo operaciones básicas. Es preferible que tengan experiencia con R6 y data.table, pero no es esencial.

Puedes acceder al material del curso a través del repositorio de GitHub: https://github.com/mlr-org/user2020 . Puedes descargar los material con antelación para que puedas seguir el curso en vivo, o para practicar los ejercicios en cualquier otro momento. El tutorial será en inglés, pero tendremos subtítulos disponibles en español para que nos puedas seguir con facilidad.

Recuerda que al participar en nuestros eventos deberás aceptar el código de conducta de R-Ladies ( https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct ), así como el de useR! 2020 ( https://user2020.r-project.org/codeofconduct/ ).

Nuestros eventos están abiertos a todos los miembros de la comunidad de R, pero incentivamos particularmente a mujeres y miembros de grupos minoritarios a registrarse con nosotras.

**English**
R-Ladies Ecuador is bringing you the online tutorial: 'Machine learning con mlr3' taught by Bernd Bischl and Michel Lang, which is part of useR! 2020.

In this three hour tutorial you will be introduced to the mlr3 R package for modern, state-of-the-art machine learning (ML). The mlr3 ecosystem provides a one-stop solution for all ML needs, spanning preprocessing, model learning and evaluation, ensembles, visualization, and hyperparameter tuning (via mlr3tuning). Its pipeline system mlr3pipelines allows to easily express complex workflows, and to quickly prototype new ideas and applications. Whether you are applying ML to solve a practical prediction problem, implementing learning algorithms as a research software engineer or researching ML by empirical means, mlr3 can help make your workflow more readable and efficient.

We target to users with at least basic knowledge of ML concepts who are not yet familiar with mlr3. We require a working knowledge of R at medium level. One should know R's general type system and basic operations. Some experience with R6 and data.table definitely help, but is not essential.

You can access all course material through GitHub: https://github.com/mlr-org/user2020 . You can dowload all the material prior to the course so you can follow the instructions live, or you can also use the materials to practice exercises on your own time. The tutorial will be taught in English, but subtitles will be available.

When you participate in our events, remember that you are accepting the R-Ladies code of conduct ( https://github.com/rladies/starter-kit/wiki/Code-of-Conduct ) as well as that from useR! 2020 ( https://user2020.r-project.org/codeofconduct/ ).

Everyone is welcome, but we encourage women and people from minority groups to join our events.

Zulemma

Elena Chicaiza

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