1st Plank Meetup 2023

Les damos la bienvenida a nuestra primera Meetup! El objetivo es introducir al Laboratorio de Machine Learning de Plank Córdoba y dar charlas relacionadas con el ciclo de vida de ML. El evento está dirigido hacia público principiante/intermedio.

Nos juntamos en el Tech Pub (Velez Sarsfield 576, 5to Piso) desde las 18:30 hasta que nos echen, vamos a tener comida y bebida para disfrutar entre charlas. Recuerden que por culpa del espacio físico los cupos son limitados, en caso de inscribirse y no poder asistir por favor liberen su lugar. También se va a poder seguir de manera virtual!

Estas son las charlas que vamos a dar:

Uso eficiente de Pandas (Ignacio Baldoncini)

La etapa de limpieza inicial de los datos aparece en todo desarrollo de ML y es comúnmente subestimada. Pero es aquí donde una pequeña cantidad de trabajo puede tener grandes resultados. En Python, en general, este proceso se realiza usando la librería Pandas. Luego de una breve introduccion a esta librería, veremos cómo usarla para aprovechar al máximo los tipos de datos y optimizar el uso de memoria, trabajando al mismo tiempo con código ordenado y legible.

Eligiendo modelos como campeones (Sara Vegetti)

Cuando buscamos modelos para nuestros proyectos de ML nos enfocamos principalmente en la precisión, la velocidad y la calidad del algoritmo. En este sentido, las Gradient Boosting Machines han ganado mucha popularidad en los últimos años. En esta charla introduciremos brevemente estos modelos y presentaremos el más popular de ellos, XGBoost. Además repasaremos las ventajas y desventajas de XGBoost con respecto a otras variantes de gradient boosting machine, con la intención de desarrollar criterio a la hora de optar por uno u otro.

¿Cómo trabaja tu modelo? Una introducción a machine learning explainability y SHAP values (Joaquín Feltes)

Los modelos de ML pueden ser “cajas negras”, donde muchas veces no sabemos cómo deciden el output que nos proporcionan. Machine Learning Explainability (MLE) nos ofrece distintas herramientas que se pueden utilizar para saber cómo nuestro modelo utilizó el input que le proporcionamos para hacer su predicción. En esta charla vamos a ver la importancia del MLE y a introducir SHAP values, uno de los métodos más utilizados para conocer el impacto de cada feature.

¿Cómo entro al mundo del Machine Learning? (Ivan Meroi)

Kaggle es una plataforma que nos ayuda a iniciar y perfeccionarnos en el mundo de ML. Los cursos y competencias que se ofrecen son herramientas que permiten adquirir conocimientos base para dar los primeros pasos en este mundo, acompañado por una comunidad muy amistosa. En esta charla vamos a conocer el potencial de esta plataforma y daremos algunos tips sobre ella. Veremos que el proceso de aprendizaje puede ser divertido o incluso lucrativo.