Reducción de dimensionalidad con Autoencoders

En este tutorial vamos a repasar la idea de reducción de dimensionalidad y los algoritmos clásicos para esta tarea (PCA, TSNE). Luego, vamos a desarollar un programa con Keras que reduce la dimensionalidad de un dataset utilizando autoencoders. También vamos a discutir cómo esta idea puede ser útil para comprimir archivos

Adrián es Ingeniero de Software y Doctor en Ciencia de la Computación de la PUC y actualmente trabaja como Tech Lead del equipo de Data en Fintual. Sus principales áreas de interés es el manejo de datos, la optimización de consultas, el análisis de grafos y los tópicos de ciencia e ingeniería de datos. Fuera del área de computación es hincha de Cobreloa y productor musical frustrado.