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Programa de sesiones

Estas son las sesiones que tenemos confirmadas hasta el momento. 

Estaremos recibiendo propuestas hasta el 27 de enero. Consulta la convocatoria de propuestas.

Day 1
26 Mar 2020

Fueling Machine Learning with Feature Engineering

What is Feature Engineering & how to actually harmonize valuable information from volumes of crude data.
Jigyasa Grover

Análisis de patrones de crimen en Ciudad de México

Caso de estudio sobre el desarrollo de un modelo predictivo de actividad criminal en la Ciudad de México.
Carlos Piña García

Curating quality datasets for machine learning

This workshop reviews the importance of data and how to actually harmonize a quality dataset from volumes of crude data using Python.
Jigyasa Grover

Why data science and UX Research should be best friends

Real-life examples of how Data Science can complement UX research and the kind of applications data scientists and UX researchers can collaboratively work on.
Grishma Jena

Tackling healthcare in low income countries: data science to the rescue?

We will explore and abstract the challenges for data-driven healthcare in low income countries and provide guidelines for success.
Tobias Richter

Using data science techniques to explain reinforcement learning

An explanation of how reinforcement learning algorithms perform and how to possibly improve them.
Zvi Topol

Introducción al machine learning cuántico

An introduction of the main ideas, proposals and results of quantum machine learning, preceded by a concise introduction to quantum computing.
Salvador E. Venegas

Active learning o cómo hacer que otros etiqueten datos por ti sin darse cuenta

Caso de estudio sobre aplicación de active learning y procesamiento de lenguaje natural para etiquetar estudios cardiológicos en un hospital.
Victor Vicente Palacios

Un viaje a la segmentación del corazón

Segmentación de las cámaras del corazón en imagenes ecocardiográficas utilizando redes neurales convolucionales.
Antonio Sánchez Puente

A family-level analysis on dynamics of risk factors and child maltreatment re-reports

Research project where we used population data to estimate family-level child maltreatment and analyze its association with the dynamics of risk factors
Eunhye Ahn