Big Data Spain 2018 — Resumen Jornada 2

Publicado por @SpainML el Nov. 15, 2018, 10:42 p.m.
Hoy de nuevo traigo el resumen de las conferencias a las que he podido asistir en la segunda y última jornada del Big Data Spain 2018. En resumen, esta edición ha dejado muy buen sabor de boca y ha permitido medir el impacto de los datos en los modelos de negocio de las empresas.</br></br>El primer punto a destacar de la jornada han sido los asistentes virtuales y la inteligencia que hay detrás de ellos. Óscar Méndez, CEO de Strait, ha abierto la jornada cuestionando si es suficiente el rendimiento de los principales asistentes (Siri, Google Assistant y Alexa) alegando que gran parte de su funcionamiento está basado en reglas. Su propuesta ha sido una inteligencia más profunda añadiendo el contexto como factor clave a tener en cuenta. Por otro lado Chema Alonso, CDO de Telefónica, ha presentado el asistente AURA y el proceso de transformación por el que ha pasado Telefónica hasta llegar a crear una división entera centrada en el dato.</br></br>Siguiendo con la línea de sistemas de recomendación de la que ya se habló en la jornada anterior, Gabriel Aldamiz-echevarría contó todos los secretos detrás de su asistente de compra de moda femenina en [Chicisimo][1]. A través de la obtención de multitud de variables extraídas a partir de los datos generados en su App consiguen, son capaces de reducir la dimensionalidad y describir la forma de vestir de las mujeres.</br></br>Carlos Herrera, de Cabify, presentó un novedoso sistema de modelado de ciudades sin utilizar información adicional en forma de mapa. Los resultados demuestran que son capaces de aprender representaciones de las ciudades utilizando únicamente datos generados a través de su aplicación. Dicha representación les ha ayudado posteriormente en optimizar cuestiones de negocio de la empresa como reducción de tiempos de recogida de pasajeros.</br></br>Además de todo esto, DataHack mostró cómo crear un reconocedor facial a través de Redes Neuronales Convolucionales, Talend enseñó casos de uso relacionados con el mundo de la agricultura con el fin de conseguir una producción sostenible de alimento y Holden Karau (Google) hizo una demostración de cómo utilizar PySpark sobre Kubernetes.</br></br>Si te ha gustado este artículo te animo a compartirlo en tus redes sociales, y si quieres unirte a una comunidad online de apasionados del Machine Learning te invito a entrar a través de este enlace. [1]: https://chicisimo.es/