Ingeniera de Software por el ITESM CCM, MSc. en Computational Finance por la UNottingham, y MSc en Ciencia de Datos por el ITAM. Consultó para BBVA España en modelos de prevención de fraude con Redes Neuronales. Como Data Science Lead en Grupo Expansión creó modelos de clasificación automática de temas en contenidos. En TERAN/TBWA creó el área de Data Science para descubrir reacciones de audiencias a pautas publicitarias. Como Data Science Lead en Globant desarrolló modelos de optimización para retailers globales, y posteriormente como Chief Scientist en Klustera creó modelos predictivos y de microlocalización con datos provenientes del IoT. Actualmente es VP de Machine Intelligence en datank.ai, donde trabaja en AIs Bayesianas que conversen sobre el estado futuro de las empresas.
En esta sesión platicaremos sobre cómo ayudamos a cardiólogos de Salamanca a hacer lo que más les gusta utilizando ciencia de datos, y cómo el conocer el contexto en donde reside el problema es fundamental para resolverlo correctamente.
Las herramientas basadas en machine learning e inteligencia artificial cada vez se aplican más en contextos donde pueden tener un impacto drástico en la vida de las personas en aspectos como justicia criminal, educación salud, oportunidades profesionales y servicios sociales.
Los medios digitales actualmente se encuentran bajo gran presión financiera, al grado de recurrir a técnicas de “click bait” y sacrificando la calidad de su contenido. La alternativa es buscar eficiencias operativas en su cadena de valor. Presentaremos una técnica para etiquetado automático de contenidos que puede automatizar el trabajo del editor y resultar en mayor tráfico de calidad y el cross-selling de contenidos.
