Primeros pasos en AI/ML

Tech Talks - Noviembre 2019

1. Primeros pasos en AI/ML Victoria Ubaldo @Vikyale
2. Victoria Ubaldo Data Analyst Management, Interbank Women Techmakers Lima Ambassador Co-organizer GDG Cloud Lima @vikyale
3. ¿Experta en AI y ML?
4. Aprender
6. Crear cosas que aprendan
7. Introducción a ML
8. Introducción a Aprendizaje Automático
9. “Crear una sistema que realice el reconocimiento de actividades para el seguimiento del estado físico, dando velocidades”.
10. “Crear una sistema que realice el reconocimiento de actividades para el seguimiento del estado físico, dando velocidades”.
11. “Crear una sistema que realice el reconocimiento de actividades para el seguimiento del estado físico, dando velocidades”.
12. ….. “Crear una sistema que realice el reconocimiento de actividades para el seguimiento del estado físico, dando velocidades”.
15. Reglas: relación entre las respuestas y los datos
17. Reglas: relación entre las respuestas y los datos
18. El modelo utiliza las reglas
19. Machine Learning es programar con datos.
20. Machine Learning ¿Qué herramienta podemos usar para aplicaciones en ML ?
21. Tensorflow
22. An open source Deep Learning library • >1,800 contributors worldwide • Apache 2.0 license • Released by Google in 2015 to the world TensorFlow 2.0 • Easier to learn and use • For beginners and experts • Beta available today TensorFlow
23. El modelo utiliza las reglas
25. Clasificación y Regresión
26. Hagamos un “Hello World en Tensorflow”
27. ¿Qué necesito? - Objetivo - Google Colaboratory / Jupyter Notebook(Python) - Datos
28. Se quiere crear el siguiente modelo: X (Feacture) Y(Label) 1 4 2 7 3 10 4 13 10 ??????? 3X+1
30. Demo
31. Felicidades, tu primer proyecto en ML !
32. Hagamos un clasificador de imágenes en Tensorflow
35. 70 mil imágenes 10 categorías Imágenes 28x28 pixeles Podríamos crear una red neural!
36. 70 mil imágenes 10 categorías Imágenes 28x28 Podríamos crear una red neural!
37. Label Class 0 T-shirt/top 1 Trouser 2 Pullover 3 Dress 4 Coat 5 Sandal 6 Shirt 7 Sneaker 8 Bag 9 Ankle boot
38. ¿Qué necesito? - Objetivo - Google Colaboratory / Jupyter Notebook(Python) - Muchos datos!!!
40. Demo
42. Consejos Finales
43. aprende/repasa estadística
44. All you need is Python
45. ¿Donde obtener data?
46. Links interesantes: https://keras.io/optimizers/ https://www.tensorflow.org/learn https://codelabs.developers.google.com Canal Youtube: Tensorflow
47. Primeros pasos en AI/ML Victoria Ubaldo @Vikyale