Euskal Encounter: ¿Qué es el machine learning y cómo utilizarlo para la detección de fake news?
En los últimos años se ha producido un gran desarrollo de la ciencia da datos y con ello se han generalizado conceptos como Business Intelligence, Big Data, Machine Learning, Deep Learning o Inteligencia Artificial.
De forma paralela, se han desarrollo múltiples casos de uso en los que gracias a la explotación de los datos se han logrado optimizar muchos procesos además de realizar acciones que hasta hace unos pocos años eran imposibles.
En el presente taller formativo se analizarán los diferentes conceptos expuestos en el primer párrafo además de conocer los diferentes tipos de modelos de Machine Learning existentes, en función de sus casos de uso. Por último, se mostrará un ejemplo práctico sobre cómo se pueden utilizar estos modelos para la detección de “fake news”.
Aforo limitado a 15 personas.
Inscripciones
Este evento es parte de la programación de la Euskal Encounter 2021. Las plazas son limitadas, por lo que es necesario inscribirse previamente en esta web. Sólo podrán asistir aquellas personas que se hayan inscrito y que hayan recibido confirmación de su plaza.
Dirigido a
Este taller está dirigido tanto a personas que tengan conocimientos de programación y quieran adentrarse en el mundo del Machine Learning, como para personas que no tengan conocimientos de programación y que estén interesados en conocer las posibilidades que ofrece el Machine Learning y como se podrían beneficiar de ello a través de una plataforma en la que, a golpe de “click” y de una manera intuitiva, pueden disponer de un sistema basado en Machine Learning sin necesidad de programarlo.
Programa
1. Conceptos básicos en el ámbito del dato:
- Business Intelligence.
- Big Data.
- Machine Learning.
- Deep Learning.
- e. Inteligencia Artificial.
2. Modelos de Machine Learning:
- Modelos Supervisados:
- Modelos de Clasificación.
- Modelos de Regresión.
- Modelos no Supervisados.
- Interpretación de los resultados.
3. Como aplicar el Machine Learning a la detección de “fake news”:
- Carga y Exploración de datos.
- Transformación de los datos para utilizar PLN y ML.
- Detección de patrones en la redacción de “fake news” mediante modelos simples.
- Detección de fake news mediante Machine Learning y Deep Learning.
4. Uso de una aplicación para la detección de “fake news”.
Ponente
Borja Balparda (CEO & Científico de Datos Data Value Management) es un economista con un master en Big Data y Business Intelligence y un segundo master en economía y finanzas. También cuenta con doctorado, cum laude, en econometría. Dentro de su experiencia profesional destacan los 6 años en los que fue profesor de estadística y econometría en la Universidad de Navarra y los dos años en los que trabajo en la consultoría Zubizarreta. Desde el año 2018 es CEO y científico de datos en la compañía Data Value Management y profesor y responsable del módulo de gestión de proyectos del master de Big Data de la Universidad de Navarra.