NTN 40 - Introducción a Machine Learning (todavía sin JavaScript)
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Hola! Episodio dedicado a la Machine Learning. Tengo la gran suerte de contar con 2 expertos en el tema, Pablo Alvarez Doval (@PabloDoval) y Rodrigo Cabello (@mrcabellom). Como siempre teníamos una agenda preparada, sin embargo, por el camino nos desviamos de la agenda. Eso sí, cubrimos la definición de Machine Learning, también hablamos sobre los lenguajes y herramientas que tenemos disponibles, y sobre los Frameworks que podemos utilizar hoy. AzureML, CNTK, Tensor Flow, Python, R y experiencias reales de proyectos de ML. Como siempre, yo intento aprender en base a experiencias reales. Especial mención a la referencia de Pablo sobre la “no necesidad de ser un matemático para trabajar en ML”, y la explicación de Rodrigo sobre el porqué de la popularidad de Python en la comunidad de ML. Al final del episodio tenemos las novedades de tecnología gracias a Sergio Mabres. Espero que lo disfruten, y que disculpen los errores (si es que hubo alguno).
Hola! Episodio dedicado a la Machine Learning. Tengo la gran suerte de contar con 2 expertos en el tema, Pablo Alvarez Doval (@PabloDoval) y Rodrigo Cabello (@mrcabellom). Como siempre teníamos una agenda preparada, sin embargo, por el camino nos desviamos de la agenda. Eso sí, cubrimos la definición de Machine Learning, también hablamos sobre los lenguajes y herramientas que tenemos disponibles, y sobre los Frameworks que podemos utilizar hoy. AzureML, CNTK, Tensor Flow, Python, R y experiencias reales de proyectos de ML. Como siempre, yo intento aprender en base a experiencias reales. Especial mención a la referencia de Pablo sobre la “no necesidad de ser un matemático para trabajar en ML”, y la explicación de Rodrigo sobre el porqué de la popularidad de Python en la comunidad de ML. Al final del episodio tenemos las novedades de tecnología gracias a Sergio Mabres. Espero que lo disfruten, y que disculpen los errores (si es que hubo alguno).
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