Hemos hablado hace unos días con Felipe Alonso Atienza, PhD. en aprendizaje automático (machine learning) e ingeniero en telecomunicaciones con un background que va desde el sector salud a la banca, donde trabaja actualmente en BBVA, pasando por el mundo académico como profesor universitario e investigador.

Machine Learning

Felipe Alonso. (Imagen: Linkedin)

Machine Learning en la Era de los Grandes Datos

Desde la aplicación del aprendizaje máquina a problemas médicos, hasta su trabajo como científico de datos en el BBVA, Felipe tiene un perfil lo suficientemente transversal como para ofrecernos una visión bien ajustada de cómo se están moviendo las empresas en torno al machine learning.

En el BBVA, los directivos han sabido ver el potencial de estas técnicas a tiempo y ya ha comenzado su aplicación de forma exitosa

Para este experto, en general los directivos de las empresas españolas deben empezar a mirar con otros ojos estas nuevas técnicas y comprenderlas mejor, ya que son un poderoso aliado en los negocios si se aplican correctamente. En el BBVA, los directivos han sabido ver el potencial de estas técnicas a tiempo y ya ha comenzado su aplicación de forma exitosa

curso ML con Python en Academia SoyData

imagen: curso ML con Python en Academia SoyData

Curso Machine Learning con Python

Hemos querido entrevistarle y que nos hable asimismo del curso que recientemente ha publicado en la Academia SoyData: Machine Learning con Python, en el cual se pueden ver los fundamentos de ML de manera intuitiva, con python y la librería sickit-learn como herramientas. A lo largo del curso se puede ver cómo se definen algoritmos de regresión, clasificación y segmentación o clustering. Mediante estas técnicas podemos acceder a ‘insights’ como puede ser hacer una previsión de ventas mediante una regresión, hacer un análisis de detección de fraude con un algoritmo de clasificación o conocer mejor a mis clientes mediante el clustering.

Podcast: elementos destacados

Queremos reseñar a continuación algunas de las menciones que fueron recogidas en la entrevista, con varios enlaces de interés acerca del impacto que las técnicas ML y de inteligencia artificial están teniendo en la sociedad.

-Acerca de qué PUEDE y qué NO PUEDE hacer ahora mismo la AI (inglés): https://hbr.org/2016/11/what-artificial-intelligence-can-and-cant-do-right-now (Andrew Ng)

-Sobre cómo la Inteligencia Artificial está transformando la industria y los negocios (inglés): Artificial Inteligence is the New Electricity (Andrew Ng)

-Vídeo de Xavier Amatriain (VP Engineering – Quora), “Staying Shallow & Lean in a Deep (learning) World” (inglés)

-Acerca de cómo se puede detectar si un texto pertenece o no a un autor determinado, en el caso del enlace sería Shakespeare (en inglés) https://news.upenn.edu/news/penn-engineers-network-analysis-uncovers-new-evidence-collaboration-shakespeare-s-plays

Grafos con huella identificativa de cada autor, basados en la 'adyacencia de palabras'. Imagen: Universidad de Pennsilvania

Grafos con huella identificativa de cada autor, basados en la ‘adyacencia de palabras’. Imagen: Universidad de Pennsilvania