El Bruno

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).

Saludos @ Burlington

El Bruno

References

• Podcast, NTN 40 – Introducción a Machine Learning (todavía sin JavaScript)
• Guests
• • Pablo Alvarez Doval (@PabloDoval)
  • Rodrigo Cabello (@mrcabellom).
  • Sergio Mabres, Noticias de la Semana, Semana 43
• Resources
  • Videos
    • MSCoders – Microsoft Cognitive Toolkit con Pablo Alvarez 
    • Rodrigo Cabello – Machine Learning for developers – PyConES 2017
  • Tools / Frameworks / Others
    • Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), an open source deep-learning toolkit
    • Reasons to Switch from TensorFlow to CNTK
    • Comparing Top Deep Learning Frameworks: Deeplearning4j, PyTorch, TensorFlow, Caffe, Keras, MxNet, Gluon & CNTK
    • Andrew Ng
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