Matemática Aplicada, Actuaria y MSc en Ciencias en Computación por el ITAM. Ha consultado de manera independiente en los sectores salud, finanzas y energía. Trabajó como investigador visitante en el Instituto de Tecnologías del Lenguaje en Carnegie Mellon University para desarrollar modelos de aprendizaje de máquina para lectura de comprensión automática. Es coautora de un paper sobre diseño topológico de redes de comunicaciones en zonas rurales. Recientemente consultó con la SENER usando series de tiempo para la predicción del consumo de gas natural. Actualmente es Data Scientist @ DATIODB
Como parte de las actividades previas del DataTón Anticorrupción tendremos un webinar donde platicaremos de los datos disponibles y como sacarles el mayor provecho.
Stanford tiene un dataset de entrenamiento llamado SQuAD para probar modelos de análisis de texto y de comprensión de textos mediante duplas de pregunta-respuesta. Presentaremos modelos de deep learning desarrollados durante un verano de investigación en Carnegie Mellon para lograr responder las preguntas incluídas en el dataset.