El FTF de esta semana 30 de agosto ha contado con Pablo Pernías que nos ha dado una interesante sesión sobre ‘Cómo hacer una red neuronal con un cordón de zapatos’.

Ingeniero en Machine Learning y un apasionado del Deep Learning Pablo trabaja actualmente en frontiersin.org y anima a todos aquellos interesados a acercarse y descubrir el potencial de esta tecnología que considera tiene muchísimo futuro y que cada vez más empresas empiezan a implementar como una herramienta indispensable.

El formato de la sesión ha sido ‘live programming’ y todos los conceptos han ido acompañados de una o dos lineas de código donde se ponía en práctica lo que iba explicando.

La charla ha empezado con una sencilla y breve introducción empezando por el Machine Learning y el Deep Learning, que ha servido para contextualizar los mecanismos con los que se crean y aprenden las redes neuronales artificiales. Con una «demo de conducción autónoma» muy sencilla ha explicado cómo funciona el entrenamiento de una red neuronal, los mecanismos de captura, generación y predicción de datos que hacen que un coche pueda funcionar sólo.

Pablo ha explicado que el el deep learning ya se está utilizando en prácticamente casi todos los áreas, educación, medicina, comunicación.. y nos ha enseñado ejemplos de como las redes generativas antagónicas pueden generan texto de forma automática a partir de una pequeña introducción, o generan imágenes que no existen, como las personas que aparecen en la página web thispersondoesnotexist.com.

Para finalizar Pablo nos ha explicado cómo utilizan en frontiersin.org la empresa para la que trabaja actualmente el deep learning. Frontiers es una editorial de textos científicos y utilizan principalmente la IA para el procesamiento de textos, evaluando la calidad de los textos para comprobar que tengan el nivel adecuado de inglés, los algoritmos detectan si la calidad del idioma es buena o deficiente y en función de ello se acepta o descarta la publicación enviada, siempre hasta ahora con supervisión humana. Detección de temas controvertidos en el que pueden aparecer ciertas palabras clave cómo por ejemplo Donald Trump, y en la parte de imágenes, detección de imágenes manipuladas, algunas publicaciones científicas pueden manipular las imágenes para ajustarlas a los datos de su investigación y con la IA se puede detectar esta manipulación. También trabajan en algoritmos de recomendación, qué artículos te pueden interesar si trabajas en ciertas áreas…

Pablo también nos ha contado cómo pasó de estar trabajando de Ingeniero de Android a Ingeniero de Machine Learning. Empezó a interesarse hace 2 dos años por la IA influenciado por Andrés Torrubia. Realizó un nanodegree en Udacity de conducción autónoma, y después continuó haciendo otros de procesamiento de lenguaje natural, deep learning y ahora está haciendo uno de aprendizaje por refuerzo…todo ello por su cuenta hasta que decidió buscar un trabajo relacionado con los nuevos conocimientos adquiridos y empezar a trabajar en lo que un tema que le apasiona.

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