Curso de #IngenieríadeDatos y #BigData en la #RAING - Segunda Sesión

Aquí estamos otra semana más, comentando el curso de Ingeniería de Datos impartido en la Real Academia de Ingeniería.

Ya queda poco para terminar y por el momento estoy plenamente satisfecho con los profesores y el contenido. Como sabéis aquí hablo de BigData día si y día también e ir a estos cursos me acerca al pasado de los #datos. Los profesores son grandes experimentados en el tratamiento de información y me están ayudando a situar en el mapa el BigData y a establecer lo que nos depara en estos años a los ingenieros que nos dedicamos a tratar datos.

Mañana - Redes Neuronales, aprendizaje y adaptación por José R. Dorronsoro Ibero

La sesión comenzó con José hablando sobre Bigdata y cómo está generando mucho vaporware, pero a su vez muchas oportunidades.

Nos contó que los científicos de los 50 pensaban que acabaríamos creando cerebros artificiales pero que sin embargo vemos como hoy aún nos cuesta utilizar la abstracción de una simple neurona. Crear estructuras basadas en redes neuronales es muy compleja y el concepto ha ido dando forma hasta hoy día. En la sesión vimos los Perceptores Muti Capa, el Filtro Adaptativo, Descenso en gradiente...y muchos conceptos rarunos.

Por último nos contó en que consistía las Redes Neuronales Profundas, que ahora mismo son objeto de estudio por las grandes empresas que gestionan datos, así como ejemplos de aplicación.

Tarde - Conjunto de Máquinas por Aníbal Figueiras Vidal

Aníbal explicó la diferencia entre la inferencia humana y la inferencia máquina, y por qué somos complementarios.

Comentó muchísimos algoritmos para el aprendizaje de máquinas entre máquinas, hablando de Comités, Consorcios, Mezcla de Expertos, Boosting, "Negative Correlation Learning"...

Muy densa, pero Aníbal es un crack. Me quedo con su frase final:

"...las cosas se hacen mal. ¿Y cómo se deben hacer las cosas?: ¡Cómo dios manda!, ¿y cómo es cómo dios manda?: ¡CÓMO YO DIGO!"

La tercera sesión será práctica y veremos como aplicar toda esta teoría. Os espero en la próxima parada ;)