Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil – Parte 2

Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil – Parte 2

Por Ing. Horacio Gastón Arrigo (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). En esta segunda parte de la publicación se muestran los resultados obtenidos con los métodos de agrupación por componentes espectrales y agrupación por acumulación de evidencia. Por último se presentan las conclusiones finales.

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Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil-Parte 1

Patrones de uso del servicio de datos en una red de telefonía móvil-Parte 1

Por Ing. Horacio Gastón Arrigo (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento-UBA). Las empresas de telecomunicaciones que proveen servicio de telefonía móvil, tienen como objetivo proveer un servicio ininterrumpido y de calidad adecuada. El motivo no es solo comercial sino que también se deben cumplir con obligaciones contractuales y resoluciones gubernamentales. Ésto motiva que la planificación, mantenimiento y actualización de una red sea un desafío con diversos enfoques que excede lo meramente tecnológico.

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Innovaciones en aprendizaje profundo para computación gráfica

Innovaciones en aprendizaje profundo para computación gráfica

Emmanuel Iarussi es investigador de CONICET en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires (FRBA UTN), donde desarrolla proyectos centrados en la computación gráfica y la explotación de grandes volúmenes de información para mejorar el diseño industrial. Es Ingeniero en Sistemas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN), Doctor en Computación del INRIA (Francia) y cursó un Posdoctorado en el IST de Viena (Austria). Sus estudios de doctorado se basaron en el aprendizaje de dibujo asistido por computadora utilizando algoritmos de visión. También realizó una pasantía en Adobe (Estados Unidos), donde trabajó sobre herramientas de diseño para usuarios no expertos.

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“Hoy tenemos más tiempo para entender cómo se están utilizando los modelos de Machine Learning y poder interpretarlos”

“Hoy tenemos más tiempo para entender cómo se están utilizando los modelos de Machine Learning y poder interpretarlos”

Por Ignacio Uman. Erin LeDell es Chief Machine Learning Scientist en H2O.ai, la compañía que desarrolló la plataforma open source de aprendizaje automático H2O. Referente en aprendizaje automático y estadística computacional; realizó su doctorado sobre la temática en UC Berkeley. Asimismo es fundadora de Women in Machine Learning & Data Science y una de las co-fundadoras de R-Ladies Global. Luego de haber participando como oradora […]

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Sistema de clasificación de imágenes de melanomas

Sistema de clasificación de imágenes de melanomas

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. […]

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Ciencia de datos en beneficio de pronósticos meteorológicos

Ciencia de datos en beneficio de pronósticos meteorológicos

Alfredo Rolla es Profesional Principal del CONICET en el Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA). Se especializa en el desarrollo de aplicaciones usando modelos de crecimiento de cultivos, modelos climáticos y programación paralela y en el análisis y desarrollo de aplicaciones de tecnologías web para la visualización georreferenciada de datos. Colaboró en la segunda y tercera Comunicación Nacional de la República Argentina […]

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Una especialista en análisis avanzado de imágenes

Una especialista en análisis avanzado de imágenes

Débora Chan es Licenciada en Matemática, especialista en Estadística Matemática y en Docencia Universitaria. Profesora Titular a cargo de la Coordinación de Probabilidad y Estadística de la Regional Buenos Aires, Universidad Tecnológica Nacional. Profesora invitada en la Maestría de Investigación Clínica del Hospital Italiano. Profesora de las maestrías de Data Mining (UBA) y de Control de Sistemas Complejos (UTT-UTN-FRBA). Evaluadora de CONEAU. Consultora de las […]

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“El análisis automático de grandes volúmenes de textos abre una nueva ventana para estudiar temas de las ciencias sociales”

“El análisis automático de grandes volúmenes de textos abre una nueva ventana para estudiar temas de las ciencias sociales”

Edgar Altszyler es doctor en Física de la Universidad de Buenos Aires y Licenciado y Magíster en Física del Instituto Balseiro.  Actualmente, es becario postdoctoral en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada  (LIAA) de Exactas-UBA. Sus investigaciones se centran en la aplicación de técnicas de minería de textos y aprendizaje automático para el estudio del comportamiento social y cultural, la psicología y la salud mental. […]

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Ecobici: ¿podría la ciencia de datos hacer que siempre encuentre una bicicleta?

Ecobici: ¿podría la ciencia de datos hacer que siempre encuentre una bicicleta?

Por Nelson Pedernera (Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento). Tal vez la palabra “siempre”, a la que refiere el título, es una gran responsabilidad. Pero sin duda el uso de la ciencia de datos podría hacer que tengamos mucha más probabilidad de encontrar una bicicleta la próxima vez que estemos en una de las estaciones de Ecobici. En realidad, esta idea de […]

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Ciencia de datos, cada vez más presente en genómica y medicina de precisión

Ciencia de datos, cada vez más presente en genómica y medicina de precisión

Por Ignacio Uman. ¿Es posible prevenir enfermedades antes de que se diagnostiquen o recibir un seguimiento personalizado de nuestras enfermedades en tiempo real? Si bien la respuesta a estos interrogantes era promisoria hacia unos años, en la actualidad ya se convirtió en una realidad evidente: las tecnologías de Ciencias de Datos están generando un enorme abanico de oportunidades en la medicina. En efecto, esto es […]

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