Vas a jugar a las cartas o al ajedrez?


Como comentaba ayer, link, estuvimos presentes en el Meetup de TensorFlow. Con una agenda como esta de más abajo, era imposible pasarlo mal y no tomar ideas. Si hay que destacar algo negativo en estos eventos, es la premura de las presentaciones que pasan como si nada y te dejan ese sabor a querer algo más.

Agenda

  • Supercharge your Computer Vision Models with TensorFlow by Sergio Guadarrama, Research Software Engineer at Google
  • Using U-Nets with TensorFlow for 3D Medical Image Segmentation by Virilo Tejedor Aguilera, Project Manager at Colegio de Registradores
  • Transfer Learning - PreTrained Models for Improved Performance by Fernando Costantino
  • TensorFlow for Android by Jorge Barroso

Destacar

Sergio Guadarrama ingeniero en Google nos mostró como segmentar, categorizar de manera autónoma figuras en fotografías, redes neuronales sintéticas capaces de detectar correctamente objetos, seres vivos e incluso a más futuro entender situaciones de fotografías en base a gestos corporales. Saber si una seta puede ser venenosa o no, es simplemente sacar tu móvil y hacer una foto, pero entrenar una red para en base a una foto saber si el comportamiento de un humano es delictivo y/o sospechoso es otro nivel.


Igualmente, si enseñamos a nuestro modelo, instruimos o generamos un modelo supervisado con imágenes de un tac médico, podemos instruir a nuestro modelo sintético en la detección temprana de enfermedades. Virilio Tejedor nos dio una dosis, nunca mejor dicho, de un excelente trabajo con una muy práctica función, lástima que tuvo poco tiempo.


Por último, penúltimo, vimos como Jorge Barroso había aplicado una red neuronal en un smartphone con la finalidad lúdica de detectar mediante una foto a que colegio pertenece Harry Potter y sus compañeros, al más puro estilo y bien tirado "Sombrero Seleccionador" de la película, dejando claro que está, en la mano de todos, el poder crear y usar ya mismo estos modelos disponibles de manera libre. 


Finalmente pizza, cervezas y... 

Charla con los exponentes compartiendo ideas, alimentando nuestra propia red convolucional. A fin de cuentas, mis dataset suelen ser bancarios y la categorización de los mismos, segmentación podría decirse que es similar a usar el gorro seleccionador, todos los bancos tienen un gorro seleccionador en base a coeficientes (coeficiente de Gini), curvas Roc, o cualquier idea de cruce para intuir, predecir el comportamiento de los clientes y el devenir de su dinero.




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