Viktoriya Semeshenko es investigadora adjunta del Instituto Interdisciplinario de Economía Política IIEP CONICET-UBA, donde integra el Laboratorio de Redes y Sistemas Complejos (NETLAB). Durante este diálogo con el blog Predictivos, Viktoriya nos cuenta cómo la aplicación del modelado, simulación y ciencia de datos en fenómenos complejos, tales como un sistema económico-financiero, puede enriquecer significativamente su análisis.
Bruno Bianchi y Gastón Bujía, son docentes de la Maestría en Data Mining y del Departamento de Computación FCEN-UBA e integrantes del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada. En el marco de un trabajo sumamente interdisciplinario, están desarrollando modelos computacionales para estudiar el movimiento de los ojos, a la hora de buscar un objeto o leer un texto y determinar si los algoritmos de procesamiento son capaces de modelar la actividad cerebral al momento que realizamos esta tarea perceptual.
En este post continuamos investigando sobre la aplicación de la ciencia de datos a las disciplinas deportivas, en especial a los deportes de alto rendimiento. El caso del fútbol es un ejemplo paradigmático con la combinación de datos y video como así también el uso de la neurociencia del sistema motor para mejorar las capacidades de atención y predicción de los deportistas.
En este post del Blog exploramos sobre la aplicación de ciencia de datos a las disciplinas deportivas, en especial a los deportes de alto rendimiento que están implementado cada día más el análisis de grandes volúmenes de información en tiempo real, procesamiento de imágenes y aportes desde la neurociencia del sistema motor, para mejorar su performance de juego.
SpRadIE convoca a la participación en su challenge. Es la primera tarea compartida centrada específicamente en el reconocimiento de entidades nombradas y en la detección de marcadores de modalidad en registros clínicos escritos en español, específicamente informes radiológicos.
Milena Dotta es Especialista en Explotación de Datos (UBA) y está por finalizar la cursada de la Maestría. Licenciada en Economía (UBA), actualmente es Data Scientist en una fintech y se desempeñó en diversas organizaciones privadas y públicas. En diálogo con Predictivos, Milena comenta sobre los pormenores de su trabajo final “Análisis de Anticipaciones Urbanas extra-disciplinares en CABA y AMBA”.
Por Leo Lucianna (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento – UBA y Docente de la materia Data Mining). De más está decir que los tiempos que estamos viviendo están muy alejados de lo común. Allá en la lejana época de apenas unos meses atrás, nadie imaginaría estar inmersos en un confinamiento masivo, ni temerosos de una curva maligna. Quizá esta no sea ni la primera ni última vez en la historia que se haya dado una alteración repentina semejante en nuestros hábitos. Pero lo interesante de esto, es que nunca se había dado en la reciente época del Big Data, es decir, nunca con este nivel de registro de datos. Y así los datos, como un espejo virtual de nuestra realidad, están registrando cambios sin precedentes.
Por Gastón Liberman (Magíster en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). El aprendizaje automático (machine learning) tuvo grandes avances en aplicaciones de medicina, específicamente en el diagnóstico de imágenes gracias al auge del aprendizaje profundo (deep learning). En este caso, quise contribuir con mi tesis desarrollando un modelo de clasificación de imágenes de melanomas usando redes neuronales convolucionales (ConvNets o CNNs) y vectores de Fisher. […]
Por Ignacio Uman. ¿Cómo comunicar temas de ciencia de datos para un público no experto? Desde hace décadas estamos rodeados de datos y de herramientas para sacarles provecho. La disminución en los costos de almacenamiento, el aumento en velocidad de procesamiento y la aparición, a principios de este siglo, de la computación paralela y en la nube, han generado una verdadera revolución de los datos […]
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