Última actualización: 08 · 04 · 2016
Es el principal foro para la presentación de nuevas APIs de Machine Learning, técnicas, arquitecturas y herramientas para construir aplicaciones predictivas. Este evento reúne a los profesionales de la industria para presentar las novedades, identificar nuevas necesidades y tendencias, y discutir los desafíos de construir aplicaciones predictivas del mundo real. La audiencia PAPIs incluye desarrolladores, científicos e investigadores de datos al igual que perfiles no técnicos.
El Workshop
La mayoría de los cursos sobre machine learning se crean desde la perspectiva del científico de datos y se centran en las técnicas y algoritmos que les permiten aprender de los datos. Este workshop, sin embargo, está creado desde la perspectiva del desarrollador de la aplicación y en su lugar nos ofrece una visión de principio a fin de la integración machine learning en ella. Estudiaremos desde la preparación de los datos hasta la integración de modelos predictivos en tu dominio, y su despliegue en producción.
El workshop es agnóstico, y contaremos con las mejores librerías open source de Python (Pandas, scikit-learn, SJLL), API’s y plataformas ML-as-a-service. (Microsoft Azure ML, Amazon ML, BigML) para desarrolladores que comiencen en Machine Learning. Se centra solo en 2 técnicas, que resultan ser las más utilizadas en la práctica: arboles de decisión y conjuntos.
El workshop tiene una duración de 2 días y se compone de 8 módulos de 3 bloques de 30 minutos de duración cada uno. Cada bloque tiene una parte teórica y una parte práctica, con un caso práctico al final de cada módulo.
Perfil del alumno
Pre-requisitos
Qué vas a aprender
Entradas
Te esperamos los días 11 y 12 de Mayo en KSchool, Calle José Picón 31, Madrid
El artículo PAPIs.io : el evento de Machine Learning que no te puedes perder fue escrito el 8 de abril de 2016 y guardado bajo la categoría Big Data. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre bajo las siguientes etiquetas Big data, data science, kschool, machine learning, workshop.
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