ºÝºÝߣshows by User: BigDataColombia / http://www.slideshare.net/images/logo.gif ºÝºÝߣshows by User: BigDataColombia / Sat, 26 Aug 2017 17:57:42 GMT ºÝºÝߣShare feed for ºÝºÝߣshows by User: BigDataColombia An introduction to deep reinforcement learning /slideshow/an-introduction-to-deep-reinforcement-learning/79178416 anintroductiontodeepreinforcementlearning-170826175742
Reinforcement Learning (RL) approaches to deal with finding an optimal reward based policy to act in an environment (Charla en Inglés) However, what has led to their widespread use is its combination with deep neural networks (DNN) i.e., deep reinforcement learning (Deep RL). Recent successes on not only learning to play games but also superseding humans in it and academia-industry research collaborations like for manipulation of objects, locomotion skills, smart grids, etc. have surely demonstrated their case on a wide variety of challenging tasks. With application spanning across games, robotics, dialogue, healthcare, marketing, energy and many more domains, Deep RL might just be the power that drives the next generation of Artificial Intelligence (AI) agents!]]>
Reinforcement Learning (RL) approaches to deal with finding an optimal reward based policy to act in an environment (Charla en Inglés) However, what has led to their widespread use is its combination with deep neural networks (DNN) i.e., deep reinforcement learning (Deep RL). Recent successes on not only learning to play games but also superseding humans in it and academia-industry research collaborations like for manipulation of objects, locomotion skills, smart grids, etc. have surely demonstrated their case on a wide variety of challenging tasks. With application spanning across games, robotics, dialogue, healthcare, marketing, energy and many more domains, Deep RL might just be the power that drives the next generation of Artificial Intelligence (AI) agents!]]> Sat, 26 Aug 2017 17:57:42 GMT /slideshow/an-introduction-to-deep-reinforcement-learning/79178416 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) An introduction to deep reinforcement learning BigDataColombia Reinforcement Learning (RL) approaches to deal with finding an optimal reward based policy to act in an environment (Charla en Inglés) However, what has led to their widespread use is its combination with deep neural networks (DNN) i.e., deep reinforcement learning (Deep RL). Recent successes on not only learning to play games but also superseding humans in it and academia-industry research collaborations like for manipulation of objects, locomotion skills, smart grids, etc. have surely demonstrated their case on a wide variety of challenging tasks. With application spanning across games, robotics, dialogue, healthcare, marketing, energy and many more domains, Deep RL might just be the power that drives the next generation of Artificial Intelligence (AI) agents! <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/anintroductiontodeepreinforcementlearning-170826175742-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Reinforcement Learning (RL) approaches to deal with finding an optimal reward based policy to act in an environment (Charla en Inglés) However, what has led to their widespread use is its combination with deep neural networks (DNN) i.e., deep reinforcement learning (Deep RL). Recent successes on not only learning to play games but also superseding humans in it and academia-industry research collaborations like for manipulation of objects, locomotion skills, smart grids, etc. have surely demonstrated their case on a wide variety of challenging tasks. With application spanning across games, robotics, dialogue, healthcare, marketing, energy and many more domains, Deep RL might just be the power that drives the next generation of Artificial Intelligence (AI) agents!
An introduction to deep reinforcement learning from Big Data Colombia
]]> 5421 8 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/anintroductiontodeepreinforcementlearning-170826175742-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Machine learning applied in health /slideshow/machine-learning-applied-in-health/76807554 machinelearningaplicadoensalud1-170609181105
Uses and applications of Machine Learning applied in health in Colombia and the world.]]>
Uses and applications of Machine Learning applied in health in Colombia and the world.]]> Fri, 09 Jun 2017 18:11:05 GMT /slideshow/machine-learning-applied-in-health/76807554 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Machine learning applied in health BigDataColombia Uses and applications of Machine Learning applied in health in Colombia and the world. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/machinelearningaplicadoensalud1-170609181105-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Uses and applications of Machine Learning applied in health in Colombia and the world.
Machine learning applied in health from Big Data Colombia
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Case of use using Neural Networks in central bank.]]>
Case of use using Neural Networks in central bank.]]> Fri, 28 Oct 2016 14:25:44 GMT /slideshow/whose-balance-sheet-is-this-neural-networks-for-banks-pattern-recognition/67790814 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Whose Balance Sheet is this? Neural Networks for Banks’ Pattern Recognition BigDataColombia Case of use using Neural Networks in central bank. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cleonnnoct2016-161028142544-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Case of use using Neural Networks in central bank.
Whose Balance Sheet is this? Neural Networks for Banks’ Pattern Recognition from Big Data Colombia
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Analysis of your own Facebook friends’ data structure through graphs using Gephi.]]>
Analysis of your own Facebook friends’ data structure through graphs using Gephi.]]> Wed, 19 Oct 2016 01:41:35 GMT /slideshow/analysis-of-your-own-facebook-friends-data-structure-through-graphs/67378245 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Analysis of your own Facebook friends’ data structure through graphs BigDataColombia Analysis of your own Facebook friends’ data structure through graphs using Gephi. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/keynotecol40bdc-161019014135-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Analysis of your own Facebook friends’ data structure through graphs using Gephi.
Analysis of your own Facebook friends’ data structure through graphs from Big Data Colombia
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Análisis de datos e story telling con R.]]>
Análisis de datos e story telling con R.]]> Wed, 19 Oct 2016 01:27:26 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/lo-datos-cuentan-su-historia/67377867 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Lo datos cuentan su historia BigDataColombia Análisis de datos e story telling con R. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/conferencia-taller-31-161019012727-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Análisis de datos e story telling con R.
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]]> 421 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/conferencia-taller-31-161019012727-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Entornos Naturalmente Inteligentes https://es.slideshare.net/slideshow/entornos-naturalmente-inteligentes/64523922 entornosnaturalmenteinteligentes-meetupbigdata-160729195418
Esta charla se pregunta sobre el rol del Big Data en las Smart Cities y la construcción de la ciudad futura. Gracias al desarrollo de campos como el Data Science, Internet of Things y Urban Analytics, surgen nuevas maneras de comprender las dinámicas y los entornos urbanos. Los "Entornos Naturalmente Inteligentes" son la visión de una ciudad futura, como un organismo vivo y complejo que se adapta, se transforma y se reinventa; este proceso, es una búsqueda constante por construir nuevas maneras más sostenibles de coexistir con otros sistemas.]]>
Esta charla se pregunta sobre el rol del Big Data en las Smart Cities y la construcción de la ciudad futura. Gracias al desarrollo de campos como el Data Science, Internet of Things y Urban Analytics, surgen nuevas maneras de comprender las dinámicas y los entornos urbanos. Los "Entornos Naturalmente Inteligentes" son la visión de una ciudad futura, como un organismo vivo y complejo que se adapta, se transforma y se reinventa; este proceso, es una búsqueda constante por construir nuevas maneras más sostenibles de coexistir con otros sistemas.]]> Fri, 29 Jul 2016 19:54:18 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/entornos-naturalmente-inteligentes/64523922 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Entornos Naturalmente Inteligentes BigDataColombia Esta charla se pregunta sobre el rol del Big Data en las Smart Cities y la construcción de la ciudad futura. Gracias al desarrollo de campos como el Data Science, Internet of Things y Urban Analytics, surgen nuevas maneras de comprender las dinámicas y los entornos urbanos. Los "Entornos Naturalmente Inteligentes" son la visión de una ciudad futura, como un organismo vivo y complejo que se adapta, se transforma y se reinventa; este proceso, es una búsqueda constante por construir nuevas maneras más sostenibles de coexistir con otros sistemas. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/entornosnaturalmenteinteligentes-meetupbigdata-160729195418-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Esta charla se pregunta sobre el rol del Big Data en las Smart Cities y la construcción de la ciudad futura. Gracias al desarrollo de campos como el Data Science, Internet of Things y Urban Analytics, surgen nuevas maneras de comprender las dinámicas y los entornos urbanos. Los &quot;Entornos Naturalmente Inteligentes&quot; son la visión de una ciudad futura, como un organismo vivo y complejo que se adapta, se transforma y se reinventa; este proceso, es una búsqueda constante por construir nuevas maneras más sostenibles de coexistir con otros sistemas.
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]]> 357 2 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/entornosnaturalmenteinteligentes-meetupbigdata-160729195418-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Modelamiento predictivo y medicina https://es.slideshare.net/slideshow/modelamiento-predictivo-y-medicina/64523742 presentacionmeetup-160729194507
Estamos en un momento fascinante en el área de salud. Hoy en día es posible tener diagnósticos clínicos muy oportunos y generar predicciones en tiempo real, lo cual abre espacios que impactarán a la sociedad de forma muy positiva. Uno de éstos es la medicina de precisión que trata de explotar insights de condiciones biológicas, de entorno y hábitos para mejorar de forma preventiva la salud en los individuos. Llegó el momento... las predicciones del futuro son ahora y en Colombia ya se están dando los primeros pasos!]]>
Estamos en un momento fascinante en el área de salud. Hoy en día es posible tener diagnósticos clínicos muy oportunos y generar predicciones en tiempo real, lo cual abre espacios que impactarán a la sociedad de forma muy positiva. Uno de éstos es la medicina de precisión que trata de explotar insights de condiciones biológicas, de entorno y hábitos para mejorar de forma preventiva la salud en los individuos. Llegó el momento... las predicciones del futuro son ahora y en Colombia ya se están dando los primeros pasos!]]> Fri, 29 Jul 2016 19:45:07 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/modelamiento-predictivo-y-medicina/64523742 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Modelamiento predictivo y medicina BigDataColombia Estamos en un momento fascinante en el área de salud. Hoy en día es posible tener diagnósticos clínicos muy oportunos y generar predicciones en tiempo real, lo cual abre espacios que impactarán a la sociedad de forma muy positiva. Uno de éstos es la medicina de precisión que trata de explotar insights de condiciones biológicas, de entorno y hábitos para mejorar de forma preventiva la salud en los individuos. Llegó el momento... las predicciones del futuro son ahora y en Colombia ya se están dando los primeros pasos! <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/presentacionmeetup-160729194507-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Estamos en un momento fascinante en el área de salud. Hoy en día es posible tener diagnósticos clínicos muy oportunos y generar predicciones en tiempo real, lo cual abre espacios que impactarán a la sociedad de forma muy positiva. Uno de éstos es la medicina de precisión que trata de explotar insights de condiciones biológicas, de entorno y hábitos para mejorar de forma preventiva la salud en los individuos. Llegó el momento... las predicciones del futuro son ahora y en Colombia ya se están dando los primeros pasos!
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]]> 346 2 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/presentacionmeetup-160729194507-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Ayudando a los Viajeros usando 500 millones de Reseñas Hoteleras al Mes /slideshow/ayudando-a-los-viajeros-usando-500-millones-de-reseas-hoteleras-al-mes/60935765 bigdatabogota-2016-160414234821
TrustYou analiza reseñas de hoteles en linea para crear un resumen para cada hotel en el mundo: http://www.trust-score.com/ ; Los datos procesados por TrustYou son integrados por servicios como Kayak, Trivago, HipMunk entre otros. Cada semana analizamos la web para descargar 3 millones de reviews. Estos son analizados usando técnicas de lingüística computacional, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje de maquinas. Para ello usamos casi exclusivamente Python. En esta charla Miguel les contará qué estrategias y herramientas usa TrustYou para lograr este objetivo. Presentador: Miguel Fernando Cabrera. (@mfcabrera) Ing. de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional de Colombia (Medellin), M.Sc. en Computer Science de la TU Munich con un Honours en Administración Tecnológica del CDTM. Fundó y lideró hasta principio del 2015 Munich DataGeeks, un grupo de interés en ML y Data Science más Baviera. Actualmente trabaja como como Data Engineer / Scientist para TrustYou.]]>
TrustYou analiza reseñas de hoteles en linea para crear un resumen para cada hotel en el mundo: http://www.trust-score.com/ ; Los datos procesados por TrustYou son integrados por servicios como Kayak, Trivago, HipMunk entre otros. Cada semana analizamos la web para descargar 3 millones de reviews. Estos son analizados usando técnicas de lingüística computacional, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje de maquinas. Para ello usamos casi exclusivamente Python. En esta charla Miguel les contará qué estrategias y herramientas usa TrustYou para lograr este objetivo. Presentador: Miguel Fernando Cabrera. (@mfcabrera) Ing. de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional de Colombia (Medellin), M.Sc. en Computer Science de la TU Munich con un Honours en Administración Tecnológica del CDTM. Fundó y lideró hasta principio del 2015 Munich DataGeeks, un grupo de interés en ML y Data Science más Baviera. Actualmente trabaja como como Data Engineer / Scientist para TrustYou.]]> Thu, 14 Apr 2016 23:48:21 GMT /slideshow/ayudando-a-los-viajeros-usando-500-millones-de-reseas-hoteleras-al-mes/60935765 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Ayudando a los Viajeros usando 500 millones de Reseñas Hoteleras al Mes BigDataColombia TrustYou analiza reseñas de hoteles en linea para crear un resumen para cada hotel en el mundo: http://www.trust-score.com/ ; Los datos procesados por TrustYou son integrados por servicios como Kayak, Trivago, HipMunk entre otros. Cada semana analizamos la web para descargar 3 millones de reviews. Estos son analizados usando técnicas de lingüística computacional, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje de maquinas. Para ello usamos casi exclusivamente Python. En esta charla Miguel les contará qué estrategias y herramientas usa TrustYou para lograr este objetivo. Presentador: Miguel Fernando Cabrera. (@mfcabrera) Ing. de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional de Colombia (Medellin), M.Sc. en Computer Science de la TU Munich con un Honours en Administración Tecnológica del CDTM. Fundó y lideró hasta principio del 2015 Munich DataGeeks, un grupo de interés en ML y Data Science más Baviera. Actualmente trabaja como como Data Engineer / Scientist para TrustYou. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/bigdatabogota-2016-160414234821-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> TrustYou analiza reseñas de hoteles en linea para crear un resumen para cada hotel en el mundo: http://www.trust-score.com/ ; Los datos procesados por TrustYou son integrados por servicios como Kayak, Trivago, HipMunk entre otros. Cada semana analizamos la web para descargar 3 millones de reviews. Estos son analizados usando técnicas de lingüística computacional, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje de maquinas. Para ello usamos casi exclusivamente Python. En esta charla Miguel les contará qué estrategias y herramientas usa TrustYou para lograr este objetivo. Presentador: Miguel Fernando Cabrera. (@mfcabrera) Ing. de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional de Colombia (Medellin), M.Sc. en Computer Science de la TU Munich con un Honours en Administración Tecnológica del CDTM. Fundó y lideró hasta principio del 2015 Munich DataGeeks, un grupo de interés en ML y Data Science más Baviera. Actualmente trabaja como como Data Engineer / Scientist para TrustYou.
Ayudando a los Viajeros usando 500 millones de Reseå˜as Hoteleras al Mes from Big Data Colombia
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El deep learning, o aprendizaje profundo, ha revolucionado el panorama del aprendizaje automático, en particular, y de la inteligencia artificial, en general. Los modelos de redes neuronales profundas (con un gran número de capas) han permitido obtener avances importantes en diversas tareas de aprendizaje, percepción y análisis de datos, que van desde la clasificación de imágenes hasta el reconocimiento del habla. En la charla se presentarán, de manera general, los fundamentos de estos modelos y diferentes casos de aplicación en aprendizaje de la representación, visión por computador y análisis de texto entre otros. Se revisarán los avances teóricos y tecnológicos que han permitido abordar estos complejos problemas y se discutirá la experiencia tecnológica y científica en proyectos de investigación adelantados en Colombia. Presentador: Fabio Gonzalez. Profesor Titular del Depto. de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, donde lidera el Laboratorio de aprendizaje, percepción y descubrimiento automático (MindLab). Su trabajo de investigación se concentra en el aprendizaje automático, la recuperación de información y la visión por computador, con aplicaciones en campos diversos como el análisis de imágenes médicas, el análisis automático de textos y el aprendizaje a partir de información multimodal, entre otros. ]]>
El deep learning, o aprendizaje profundo, ha revolucionado el panorama del aprendizaje automático, en particular, y de la inteligencia artificial, en general. Los modelos de redes neuronales profundas (con un gran número de capas) han permitido obtener avances importantes en diversas tareas de aprendizaje, percepción y análisis de datos, que van desde la clasificación de imágenes hasta el reconocimiento del habla. En la charla se presentarán, de manera general, los fundamentos de estos modelos y diferentes casos de aplicación en aprendizaje de la representación, visión por computador y análisis de texto entre otros. Se revisarán los avances teóricos y tecnológicos que han permitido abordar estos complejos problemas y se discutirá la experiencia tecnológica y científica en proyectos de investigación adelantados en Colombia. Presentador: Fabio Gonzalez. Profesor Titular del Depto. de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, donde lidera el Laboratorio de aprendizaje, percepción y descubrimiento automático (MindLab). Su trabajo de investigación se concentra en el aprendizaje automático, la recuperación de información y la visión por computador, con aplicaciones en campos diversos como el análisis de imágenes médicas, el análisis automático de textos y el aprendizaje a partir de información multimodal, entre otros. ]]> Wed, 16 Mar 2016 21:13:11 GMT /slideshow/introduccin-a-deep-learning-aprendizaje-profundo/59652500 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Deep learning: el renacimiento de las redes neuronales BigDataColombia El deep learning, o aprendizaje profundo, ha revolucionado el panorama del aprendizaje automático, en particular, y de la inteligencia artificial, en general. Los modelos de redes neuronales profundas (con un gran número de capas) han permitido obtener avances importantes en diversas tareas de aprendizaje, percepción y análisis de datos, que van desde la clasificación de imágenes hasta el reconocimiento del habla. En la charla se presentarán, de manera general, los fundamentos de estos modelos y diferentes casos de aplicación en aprendizaje de la representación, visión por computador y análisis de texto entre otros. Se revisarán los avances teóricos y tecnológicos que han permitido abordar estos complejos problemas y se discutirá la experiencia tecnológica y científica en proyectos de investigación adelantados en Colombia. Presentador: Fabio Gonzalez. Profesor Titular del Depto. de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, donde lidera el Laboratorio de aprendizaje, percepción y descubrimiento automático (MindLab). Su trabajo de investigación se concentra en el aprendizaje automático, la recuperación de información y la visión por computador, con aplicaciones en campos diversos como el análisis de imágenes médicas, el análisis automático de textos y el aprendizaje a partir de información multimodal, entre otros. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nn-dl-fgonzalez-2016-160316211311-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> El deep learning, o aprendizaje profundo, ha revolucionado el panorama del aprendizaje automático, en particular, y de la inteligencia artificial, en general. Los modelos de redes neuronales profundas (con un gran número de capas) han permitido obtener avances importantes en diversas tareas de aprendizaje, percepción y análisis de datos, que van desde la clasificación de imágenes hasta el reconocimiento del habla. En la charla se presentarán, de manera general, los fundamentos de estos modelos y diferentes casos de aplicación en aprendizaje de la representación, visión por computador y análisis de texto entre otros. Se revisarán los avances teóricos y tecnológicos que han permitido abordar estos complejos problemas y se discutirá la experiencia tecnológica y científica en proyectos de investigación adelantados en Colombia. Presentador: Fabio Gonzalez. Profesor Titular del Depto. de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional de Colombia, donde lidera el Laboratorio de aprendizaje, percepción y descubrimiento automático (MindLab). Su trabajo de investigación se concentra en el aprendizaje automático, la recuperación de información y la visión por computador, con aplicaciones en campos diversos como el análisis de imágenes médicas, el análisis automático de textos y el aprendizaje a partir de información multimodal, entre otros.
Deep learning: el renacimiento de las redes neuronales from Big Data Colombia
]]> 2216 8 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nn-dl-fgonzalez-2016-160316211311-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 IPython & Jupyter https://es.slideshare.net/slideshow/ipython-jupyter/58082141 jupyter-colombia-160210031007
Computación interactiva en “Data Scienceâ€]]>
Computación interactiva en “Data Scienceâ€]]> Wed, 10 Feb 2016 03:10:07 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/ipython-jupyter/58082141 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) IPython & Jupyter BigDataColombia Computación interactiva en “Data Science†<img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/jupyter-colombia-160210031007-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Computación interactiva en “Data Scienceâ€
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]]> 1262 5 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/jupyter-colombia-160210031007-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Cloud computing: Trends and Challenges /slideshow/cloud-computing-trends-and-challenges-55591316/55591316 cloudcomputingtrendsandchallanges2-151127220221-lva1-app6892
Un estudio reportado por la Harvard Business Review muestra las tres estrategias encontradas para explotar totalmente las capacidades de Big Data y Analytics en una organización, estas son: 1) identificar, combinar y manejar múltiples fuentes de datos. 2) Construir modelos analíticos avanzados para predecir y optimizar resultados. 3) Transformar las capacidades de la organización de tal forma que los datos utilizados y el análisis de los mismos lleven a tomar mejores decisiones. El modelo de Cloud computing sirve para cada uno de las capacidades anteriormente mencionadas.]]>
Un estudio reportado por la Harvard Business Review muestra las tres estrategias encontradas para explotar totalmente las capacidades de Big Data y Analytics en una organización, estas son: 1) identificar, combinar y manejar múltiples fuentes de datos. 2) Construir modelos analíticos avanzados para predecir y optimizar resultados. 3) Transformar las capacidades de la organización de tal forma que los datos utilizados y el análisis de los mismos lleven a tomar mejores decisiones. El modelo de Cloud computing sirve para cada uno de las capacidades anteriormente mencionadas.]]> Fri, 27 Nov 2015 22:02:21 GMT /slideshow/cloud-computing-trends-and-challenges-55591316/55591316 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Cloud computing: Trends and Challenges BigDataColombia Un estudio reportado por la Harvard Business Review muestra las tres estrategias encontradas para explotar totalmente las capacidades de Big Data y Analytics en una organización, estas son: 1) identificar, combinar y manejar múltiples fuentes de datos. 2) Construir modelos analíticos avanzados para predecir y optimizar resultados. 3) Transformar las capacidades de la organización de tal forma que los datos utilizados y el análisis de los mismos lleven a tomar mejores decisiones. El modelo de Cloud computing sirve para cada uno de las capacidades anteriormente mencionadas. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cloudcomputingtrendsandchallanges2-151127220221-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Un estudio reportado por la Harvard Business Review muestra las tres estrategias encontradas para explotar totalmente las capacidades de Big Data y Analytics en una organización, estas son: 1) identificar, combinar y manejar múltiples fuentes de datos. 2) Construir modelos analíticos avanzados para predecir y optimizar resultados. 3) Transformar las capacidades de la organización de tal forma que los datos utilizados y el análisis de los mismos lleven a tomar mejores decisiones. El modelo de Cloud computing sirve para cada uno de las capacidades anteriormente mencionadas.
Cloud computing: Trends and Challenges from Big Data Colombia
]]> 880 6 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cloudcomputingtrendsandchallanges2-151127220221-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Kaggle: Coupon Purchase Prediction https://es.slideshare.net/slideshow/kaggle-coupon-purchase-prediction/53202354 nextbestoffer-150925165552-lva1-app6891
Predecir qué es lo que los clientes quieren antes que ellos. Ver la charla :https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM]]>
Predecir qué es lo que los clientes quieren antes que ellos. Ver la charla :https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM]]> Fri, 25 Sep 2015 16:55:52 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/kaggle-coupon-purchase-prediction/53202354 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Kaggle: Coupon Purchase Prediction BigDataColombia Predecir qué es lo que los clientes quieren antes que ellos. Ver la charla :https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nextbestoffer-150925165552-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Predecir qué es lo que los clientes quieren antes que ellos. Ver la charla :https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM
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]]> 792 9 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nextbestoffer-150925165552-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Machine learning y Kaggle https://es.slideshare.net/BigDataColombia/machine-learning-y-kaggle machinelearningykaggle1-150925165546-lva1-app6891
https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Esta charla presentará conceptos introductorios de Machine Learning haciendo uso de kaggle.com (El portal de Data Scientists más grande del mundo). La charla se divide en: 1. Introducción a kaggle.com 2. Competencias de Machine Learning 3. Kaggle.com como sitio de contratación/búsqueda de trabajo 4. Cómo competir y obtener buenos resultados en competencias de ML 5. Ejemplos prácticos de competencias pasadas ]]>
https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Esta charla presentará conceptos introductorios de Machine Learning haciendo uso de kaggle.com (El portal de Data Scientists más grande del mundo). La charla se divide en: 1. Introducción a kaggle.com 2. Competencias de Machine Learning 3. Kaggle.com como sitio de contratación/búsqueda de trabajo 4. Cómo competir y obtener buenos resultados en competencias de ML 5. Ejemplos prácticos de competencias pasadas ]]> Fri, 25 Sep 2015 16:55:46 GMT https://es.slideshare.net/BigDataColombia/machine-learning-y-kaggle BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Machine learning y Kaggle BigDataColombia https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Esta charla presentará conceptos introductorios de Machine Learning haciendo uso de kaggle.com (El portal de Data Scientists más grande del mundo). La charla se divide en: 1. Introducción a kaggle.com 2. Competencias de Machine Learning 3. Kaggle.com como sitio de contratación/búsqueda de trabajo 4. Cómo competir y obtener buenos resultados en competencias de ML 5. Ejemplos prácticos de competencias pasadas <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/machinelearningykaggle1-150925165546-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Esta charla presentará conceptos introductorios de Machine Learning haciendo uso de kaggle.com (El portal de Data Scientists más grande del mundo). La charla se divide en: 1. Introducción a kaggle.com 2. Competencias de Machine Learning 3. Kaggle.com como sitio de contratación/búsqueda de trabajo 4. Cómo competir y obtener buenos resultados en competencias de ML 5. Ejemplos prácticos de competencias pasadas
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]]> 934 67 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/machinelearningykaggle1-150925165546-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Fraud Analytics /slideshow/fraud-analytics/53202336 1509fraudanalytics1-150925165534-lva1-app6891
https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Durante el 2012 el nivel de fraude en tarjeta de crédito llego a 11.3 billones de dólares, un aumento de casi un 15% comparado con el 2011, esto demuestra el problema que el fraude representa no solo a las instituciones financieras sino también para la sociedad. Tradicionalmente la prevención del fraude consistía en proteger físicamente la infraestructura, sin embargo con cada vez más medios y canales de pago, la información financiera se ha vuelto cada vez más susceptible a ser hurtada. La siguiente opción para prevenir y controlar el fraude consiste en determinar si una transacción está siendo realizada por el cliente de acuerdo con sus patrones históricos de comportamiento. Este es el enfoque de Fraud Analytics. En esta presentación se mostrara cómo es posible por medio de Fraud Analytics, determinar la probabilidad que una transacción sea o no realizada por el cliente, utilizando la información de compra de los clientes, sus interacciones con la entidad financiera, y por medio de análisis de redes sociales. Adicionalmente, se discutirán y compararan los resultados de las comúnmente utilizadas reglas de decisión y modelos avanzados de Machine Learning. ]]>
https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Durante el 2012 el nivel de fraude en tarjeta de crédito llego a 11.3 billones de dólares, un aumento de casi un 15% comparado con el 2011, esto demuestra el problema que el fraude representa no solo a las instituciones financieras sino también para la sociedad. Tradicionalmente la prevención del fraude consistía en proteger físicamente la infraestructura, sin embargo con cada vez más medios y canales de pago, la información financiera se ha vuelto cada vez más susceptible a ser hurtada. La siguiente opción para prevenir y controlar el fraude consiste en determinar si una transacción está siendo realizada por el cliente de acuerdo con sus patrones históricos de comportamiento. Este es el enfoque de Fraud Analytics. En esta presentación se mostrara cómo es posible por medio de Fraud Analytics, determinar la probabilidad que una transacción sea o no realizada por el cliente, utilizando la información de compra de los clientes, sus interacciones con la entidad financiera, y por medio de análisis de redes sociales. Adicionalmente, se discutirán y compararan los resultados de las comúnmente utilizadas reglas de decisión y modelos avanzados de Machine Learning. ]]> Fri, 25 Sep 2015 16:55:34 GMT /slideshow/fraud-analytics/53202336 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Fraud Analytics BigDataColombia https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Durante el 2012 el nivel de fraude en tarjeta de crédito llego a 11.3 billones de dólares, un aumento de casi un 15% comparado con el 2011, esto demuestra el problema que el fraude representa no solo a las instituciones financieras sino también para la sociedad. Tradicionalmente la prevención del fraude consistía en proteger físicamente la infraestructura, sin embargo con cada vez más medios y canales de pago, la información financiera se ha vuelto cada vez más susceptible a ser hurtada. La siguiente opción para prevenir y controlar el fraude consiste en determinar si una transacción está siendo realizada por el cliente de acuerdo con sus patrones históricos de comportamiento. Este es el enfoque de Fraud Analytics. En esta presentación se mostrara cómo es posible por medio de Fraud Analytics, determinar la probabilidad que una transacción sea o no realizada por el cliente, utilizando la información de compra de los clientes, sus interacciones con la entidad financiera, y por medio de análisis de redes sociales. Adicionalmente, se discutirán y compararan los resultados de las comúnmente utilizadas reglas de decisión y modelos avanzados de Machine Learning. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/1509fraudanalytics1-150925165534-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> https://www.youtube.com/watch?v=eXtWRkfMisM Durante el 2012 el nivel de fraude en tarjeta de crédito llego a 11.3 billones de dólares, un aumento de casi un 15% comparado con el 2011, esto demuestra el problema que el fraude representa no solo a las instituciones financieras sino también para la sociedad. Tradicionalmente la prevención del fraude consistía en proteger físicamente la infraestructura, sin embargo con cada vez más medios y canales de pago, la información financiera se ha vuelto cada vez más susceptible a ser hurtada. La siguiente opción para prevenir y controlar el fraude consiste en determinar si una transacción está siendo realizada por el cliente de acuerdo con sus patrones históricos de comportamiento. Este es el enfoque de Fraud Analytics. En esta presentación se mostrara cómo es posible por medio de Fraud Analytics, determinar la probabilidad que una transacción sea o no realizada por el cliente, utilizando la información de compra de los clientes, sus interacciones con la entidad financiera, y por medio de análisis de redes sociales. Adicionalmente, se discutirán y compararan los resultados de las comúnmente utilizadas reglas de decisión y modelos avanzados de Machine Learning.
Fraud Analytics from Big Data Colombia
]]> 2387 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/1509fraudanalytics1-150925165534-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Data crunching con Spark https://es.slideshare.net/slideshow/data-crunching-con-spark/51146496 bigdatameetup-150731155245-lva1-app6892
Realizar análisis de datos cuando se tienen que cruzar grandes cantidades de información, procesarla y limpiarla es un reto difícil y dispendioso. Apache Spark es un framework para procesar grandes cantidades de información. ]]>
Realizar análisis de datos cuando se tienen que cruzar grandes cantidades de información, procesarla y limpiarla es un reto difícil y dispendioso. Apache Spark es un framework para procesar grandes cantidades de información. ]]> Fri, 31 Jul 2015 15:52:45 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/data-crunching-con-spark/51146496 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Data crunching con Spark BigDataColombia Realizar análisis de datos cuando se tienen que cruzar grandes cantidades de información, procesarla y limpiarla es un reto difícil y dispendioso. Apache Spark es un framework para procesar grandes cantidades de información. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/bigdatameetup-150731155245-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Realizar análisis de datos cuando se tienen que cruzar grandes cantidades de información, procesarla y limpiarla es un reto difícil y dispendioso. Apache Spark es un framework para procesar grandes cantidades de información.
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]]> 619 6 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/bigdatameetup-150731155245-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Introducción al Datawarehousing https://es.slideshare.net/slideshow/introduccin-al-datawarehousing/51143633 tema1-introduccionaldw-150731142946-lva1-app6891
Introducción a las bodegas de datos: qué son y para qué son. Metodologías para el diseño y construcción de una bodega de datos, procesos ETL e integración de tecnologías.]]>
Introducción a las bodegas de datos: qué son y para qué son. Metodologías para el diseño y construcción de una bodega de datos, procesos ETL e integración de tecnologías.]]> Fri, 31 Jul 2015 14:29:46 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/introduccin-al-datawarehousing/51143633 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Introducción al Datawarehousing BigDataColombia Introducción a las bodegas de datos: qué son y para qué son. Metodologías para el diseño y construcción de una bodega de datos, procesos ETL e integración de tecnologías. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tema1-introduccionaldw-150731142946-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Introducción a las bodegas de datos: qué son y para qué son. Metodologías para el diseño y construcción de una bodega de datos, procesos ETL e integración de tecnologías.
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]]> 834 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tema1-introduccionaldw-150731142946-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Análisis Explotatorio de Datos: Dejad que la data hable. https://es.slideshare.net/slideshow/anlisis-explotatorio-de-datos-dejad-que-la-data-hable/49892468 edaconferencia-150626222135-lva1-app6891
Presentación en el meetup de Big Data & Data Science Bogotá.http://www.meetup.com/it/Big-Data-Science-Bogota/events/222965689/]]>
Presentación en el meetup de Big Data & Data Science Bogotá.http://www.meetup.com/it/Big-Data-Science-Bogota/events/222965689/]]> Fri, 26 Jun 2015 22:21:35 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/anlisis-explotatorio-de-datos-dejad-que-la-data-hable/49892468 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Análisis Explotatorio de Datos: Dejad que la data hable. BigDataColombia Presentación en el meetup de Big Data & Data Science Bogotá.http://www.meetup.com/it/Big-Data-Science-Bogota/events/222965689/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/edaconferencia-150626222135-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Presentación en el meetup de Big Data &amp; Data Science Bogotá.http://www.meetup.com/it/Big-Data-Science-Bogota/events/222965689/
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]]> 565 3 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/edaconferencia-150626222135-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Big Data para mortales https://es.slideshare.net/slideshow/presentacion-bigdata/48766626 presentacionbigdata-150529193236-lva1-app6892
El mundo de Big Data y Data Science es altamente técnico, pero entender cuáles son sus ideas centrales no requiere súper poderes. Explicaremos en qué consiste esta fascinante tendencia tecnológica y sus principales conceptos, herramientas y posibilidades.]]>
El mundo de Big Data y Data Science es altamente técnico, pero entender cuáles son sus ideas centrales no requiere súper poderes. Explicaremos en qué consiste esta fascinante tendencia tecnológica y sus principales conceptos, herramientas y posibilidades.]]> Fri, 29 May 2015 19:32:36 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/presentacion-bigdata/48766626 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Big Data para mortales BigDataColombia El mundo de Big Data y Data Science es altamente técnico, pero entender cuáles son sus ideas centrales no requiere súper poderes. Explicaremos en qué consiste esta fascinante tendencia tecnológica y sus principales conceptos, herramientas y posibilidades. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/presentacionbigdata-150529193236-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> El mundo de Big Data y Data Science es altamente técnico, pero entender cuáles son sus ideas centrales no requiere súper poderes. Explicaremos en qué consiste esta fascinante tendencia tecnológica y sus principales conceptos, herramientas y posibilidades.
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]]> 723 8 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/presentacionbigdata-150529193236-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Salud, dinero, amor y big data https://es.slideshare.net/slideshow/salud-dinero-amor-y-big-data/48761975 saluddineroamorybigdata-150529170258-lva1-app6892
¿Wearables para medir el progreso de una enfermedad? ¿Otorgar préstamos usando información de redes sociales? ¿Usar un algoritmo para encontrar la pareja ideal? Éstas son algunas de las cosas que Big Data Analytics está haciendo posible hoy en día. Veremos éstos y otros ejemplos de emprendimientos que están cambiando las reglas del juego.]]>
¿Wearables para medir el progreso de una enfermedad? ¿Otorgar préstamos usando información de redes sociales? ¿Usar un algoritmo para encontrar la pareja ideal? Éstas son algunas de las cosas que Big Data Analytics está haciendo posible hoy en día. Veremos éstos y otros ejemplos de emprendimientos que están cambiando las reglas del juego.]]> Fri, 29 May 2015 17:02:58 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/salud-dinero-amor-y-big-data/48761975 BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Salud, dinero, amor y big data BigDataColombia ¿Wearables para medir el progreso de una enfermedad? ¿Otorgar préstamos usando información de redes sociales? ¿Usar un algoritmo para encontrar la pareja ideal? Éstas son algunas de las cosas que Big Data Analytics está haciendo posible hoy en día. Veremos éstos y otros ejemplos de emprendimientos que están cambiando las reglas del juego. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/saluddineroamorybigdata-150529170258-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> ¿Wearables para medir el progreso de una enfermedad? ¿Otorgar préstamos usando información de redes sociales? ¿Usar un algoritmo para encontrar la pareja ideal? Éstas son algunas de las cosas que Big Data Analytics está haciendo posible hoy en día. Veremos éstos y otros ejemplos de emprendimientos que están cambiando las reglas del juego.
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]]> 501 3 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/saluddineroamorybigdata-150529170258-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Business Analytics: ¡La culpa es del BIG data! https://es.slideshare.net/BigDataColombia/business-analytics-la-culpa-es-del-big-data laculpaesdelbigdata-150529165632-lva1-app6892
Datos y más datos !! ... Todos días la humanidad genera información por todas partes, saber agruparla y tratarla es la esencia del movimiento impulsado por el Big Data...pero, el impacto en los negocios es algo que pocos nos cuentan, este será el eje de nuestra charla, conozca cómo integrando Big Data al proceso de toma de decisiones las empresas logran ventajas competitivas de este universo de información.]]>
Datos y más datos !! ... Todos días la humanidad genera información por todas partes, saber agruparla y tratarla es la esencia del movimiento impulsado por el Big Data...pero, el impacto en los negocios es algo que pocos nos cuentan, este será el eje de nuestra charla, conozca cómo integrando Big Data al proceso de toma de decisiones las empresas logran ventajas competitivas de este universo de información.]]> Fri, 29 May 2015 16:56:32 GMT https://es.slideshare.net/BigDataColombia/business-analytics-la-culpa-es-del-big-data BigDataColombia@slideshare.net(BigDataColombia) Business Analytics: ¡La culpa es del BIG data! BigDataColombia Datos y más datos !! ... Todos días la humanidad genera información por todas partes, saber agruparla y tratarla es la esencia del movimiento impulsado por el Big Data...pero, el impacto en los negocios es algo que pocos nos cuentan, este será el eje de nuestra charla, conozca cómo integrando Big Data al proceso de toma de decisiones las empresas logran ventajas competitivas de este universo de información. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/laculpaesdelbigdata-150529165632-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Datos y más datos !! ... Todos días la humanidad genera información por todas partes, saber agruparla y tratarla es la esencia del movimiento impulsado por el Big Data...pero, el impacto en los negocios es algo que pocos nos cuentan, este será el eje de nuestra charla, conozca cómo integrando Big Data al proceso de toma de decisiones las empresas logran ventajas competitivas de este universo de información.
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]]> 604 23 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/laculpaesdelbigdata-150529165632-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-BigDataColombia-48x48.jpg?cb=1523717985 www.meetup.com/es/Big-Data-Science-Bogota/ https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/anintroductiontodeepreinforcementlearning-170826175742-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/an-introduction-to-deep-reinforcement-learning/79178416 An introduction to dee... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/machinelearningaplicadoensalud1-170609181105-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/machine-learning-applied-in-health/76807554 Machine learning appli... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cleonnnoct2016-161028142544-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/whose-balance-sheet-is-this-neural-networks-for-banks-pattern-recognition/67790814 Whose Balance Sheet is...