Te presentamos todas las claves de Innodata Barcelona en forma de tweet; aquí tienes los mejores momentos, contenidos y ponencias para que sepas quién es quién y conozcas los contenidos de los que pudieron disfrutar los asistentes. ¡Aprovechamos para invitarte a que nos sigas en twitter y completes la información!

Lleno total en Innodata:

El auditori Imagina Mediapro se llenó de entusiastas de los datos el pasado día 12 de junio

Asistiendo a #InnodataBCN con @datahack_ ... wow está lleno pic.twitter.com/LGTGB2S0RV

— David Reche Martinez (@drechema) 12 de junio de 2019

Francisco Rodríguez, data scientist en Telefónica – Supervising the unsupervised: leveraging unsupersived Machine Learning techniques for prediction tasks

Francisco Rodríguez Drumond nos habló sobre aprendizaje supervisado vs aprendizaje no supervisado en Machine Learning, y de Aprendizaje semi supervisado para aprovechar datos no etiquetados

"Se generan grandes cantidades de datos, pero la mayoría sin etiquetar, que es lo más caro", Francisco Rodríguez Drumond en #InnodataBCN. pic.twitter.com/BJcvJ8wPrR

— datahack (@datahack_) 12 de junio de 2019

Gastón Lucero, big data engineer en Trovit – In memory data grid con Apache Ignite

Gastón nos comentó las ventajas de Apache ignite.

At @datahack_ #InnodataBCN de Gastón Lucero @Trovit – In memory data grid - Persistence Layer and WAL pic.twitter.com/u2Ahq1LSNP

— Adriana Freitas (@adrianafreitas) 12 de junio de 2019

Alejandro Arranz, data engineer en datahack – Modelo en TensorFlow de reconocimiento de imágenes: Análisis de genero y emociones.

Alejandro Arranz, nuestro Data engineer, habló de cómo para desarrollar sistemas de detección de emociones. Primero hay que investigar cómo se generan desde el punto de vista de la Neurociencia. Para ello, usamos la teoría de Lisa Feldman “The constructed emotion”, que nos explicó durante la charla, clave para identificar las emociones reales y no solo la superficie.

#InnodataBCN @datahack_ @EldarSilver @aarranzlopez diferencia entre percepción de la emoción y la emoción real pic.twitter.com/7tZBbhzJLf

— Lourdes Hernandez (@lhvozmediano) 12 de junio de 2019

Javier Moralo, data & AI Creative de datahack – Modelo en TensorFlow de reconocimiento de voz: Speech to Text.

Javier comentó el desarrollo del proyecto DIA4RA, donde se están implementado, para ayudar a personas con alzheimer, modelos de deep leaning hechos con tensorflow en un robot pepper. Para llevarlo a cabo, decidimos crear un modelo de speech to text propio, tanto para desarrollar nuestra experiencia en deep learning, como para tener un servicio cognitivo de base. Para desarrollar el modelo, creamos un dataset propio, haciendo uso audiolibros y ebooks, y herramientas como audacity, nltk y aeneas

Redes neuronales con memoria. #InnodataBCN con @JJavierMoralo pic.twitter.com/a3cRNDxDnx

— Paloma Romero (@palomaromero28) 12 de junio de 2019

Mesa redonda

Lourdes Hernández Vozmediano, nuestra CEO, comenzó entonces la mesa redonda con Eduard Contijoch (Head of IoT/Industry 4.0 Business Development en T-Systems Iberia), Francisco Martínez (Manager BA en Minsait), Luis Echavarri Lasa (CDO en Grupo Sabadell y CIO Data y Sistemas Corporativos en Banco Sabadell) y Ferran García Paga (Principal Solutions Architect en Qlik). Hablaron de retos del Big Data como encontrar perfiles adecuados, que la calidad de los datos sea insuficiente, del propio desconocimiento de Big Data & Analytics por parte de empresas o público, de cuestiones legales en torno a los datos. También comentaron proyectos como detección de fraude en función de la relación entre personas o el análisis de emociones en los datos que nos dejan los clientes.

Tratando el Internet de las emociones en #InnodataBCN pic.twitter.com/kHIvPGSetj

— datahack (@datahack_) 12 de junio de 2019

chevron-down