Big Data & Machine Learning (aprendizaje automático sobre fuentes de datos masivos) - MSc. Ing. Máximo Gurméndez

Big Data & Machine Learning (aprendizaje automático sobre fuentes de datos masivos) - MSc. Ing. Máximo Gurméndez - Universidad de Montevideo

Presentación

Abstract

Tema: Presentaciones de Universidades

Nivel: Académico

Es enorme la cantidad de datos producida, tanto por humanos como por máquinas en sus interacciones a través de Internet y otros medios. Muchas veces, estos datos, pueden revelar información de mucho valor que nos permiten tomar acciones ante distintos escenarios. Por ejemplo, los sistemas de anuncios publicitarios por Internet, en tiempo real, pueden elegir óptimamente los avisos que son mejores para cada usuario. Esto se logra a través del aprendizaje automático de modelos estadísticos mediante el procesamiento de miles de terabytes de información histórica sobre usuarios, avisos y sitios que los muestran.

El objetivo de esta presentación es brindar una introducción a las técnicas de “Machine Learning” (Aprendizaje Automático) y sus desafíos al momento de analizar Big Data (fuentes de datos enormes, mayores a varios terabytes). Se expondrán algunas técnicas comunes y tecnologías open-source que facilitan este proceso.

1º Conferencista

MSC. ING. MÁXIMO GURMÉNDEZ

PROFESOR, UNIVERSIDAD DE MONTEVIDEO

UNIVERSIDAD DE MONTEVIDEO

Es Ingeniero en Computación por la Universidad de la República (UDELAR). A través del premio Fulbright, cursó sus estudios de postgrado en Boston, Massachusetts, obteniendo una Maestría en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial por Northeastern University. Actualmente se desempeña como líder del equipo de ingeniería en Data Science para DataXu, una compañía norteamericana de marketing digital que utiliza técnicas de aprendizaje automático y detección de patrones para optimizar la colocación de avisos publicitarios en distintos medios de Internet. Asimismo forma parte del staff de docentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Montevideo, dictando las materias de Lógica Matemática, Análisis y Diseño de Algoritmos y Arquitectura de Software.

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