944 536 262
Featured image

Euskal Encounter: Zer da machine learning edo ikasketa automatikoa eta nola erabil daiteke albiste faltsuak (fake news) detektatzeko?

Azken urteotan, asko garatu da datuen zientzia, eta, horren ondorioz, asko zabaldu dira kontzeptu batzuk, hala nola business intelligence, big data, ikasketa automatikoa (machine learning), ikaskuntza sakona (deep learning) eta adimen artifiziala.

Aldi berean, datuak ustiatzeko garapen asko egin dira, bai prozesu asko optimizatzeko, bai duela urte gutxi arte ezinezkoak ziren gauzak egiteko.

Trebakuntza-lantegi honetan, lehenengo paragrafoan azaldutako kontzeptuak analizatuko dira, eta, ikasketa automatikoaren erabileraren arabera, zer motatakoak dauden ikusiko da. Azkenik, eredu horiek albiste faltsuak detektatzeko nola erabil daitezkeen erakutsiko da, adibide praktiko baten bidez.

Edukiera mugatua: 15 pertsona

Izena emateko

Ekitaldi hau 2021eko Euskal Encounterren programaren atal bat da. Lekua mugatua da, beraz, aldez aurretik izena eman behar da. Izena eman dutenek eta lekua dutela esanez egiaztapena jaso dutenek baino ezingo dute parte hartu.

Norentzat

Programazio-ezagutzak izan eta ikasketa automatikoaren munduan sartu nahi dutenak, batetik, eta, bestetik, programazio-ezagutzarik izan ez baina jakin nahi dutenak ikasketa automatikoak zer aukera eskaintzen dituen eta haietaz nola balia daitezkeen klik hutsak eginez eta era intuitiboan plataforma baten bidez, non ikasketa automatikoan oinarritutako sistema bat erabil baitezakete halakorik programatu beharrik gabe.

Egitaraua

1. Datuen esparruko oinarrizko kontzeptuak:

  • Business intelligence.
  • Big data.
  • Ikasketa automatikoa.
  • Ikaskuntza sakona.
  • Adimen artifiziala.

2. Ikasketa automatikoko ereduak:

  • Eredu gainbegiratuak:

- Sailkapen-ereduak.
- Erregresio-ereduak.

  • Gainbegiratu gabeko ereduak.
  • Emaitzak interpretatzea.

    3. Nola erabili ikasketa automatikoa albiste faltsuak detektatzeko:

  • Datuak kargatzea eta arakatzea.
  • Datuak eraldatzea hizkuntzaren prozesamendua (NLP) eta ikasketa automatikoa (ML) erabiltzeko.
  • Albiste faltsuen idazketako patroiak detektatzea eredu sinpleen bidez.
  • Ikasketa automatikoaren eta ikaskuntza sakonaren bidez albiste faltsuak detektatzea.

4. Albiste faltsuak detektatzeko aplikazio bat erabiltzea.

Hizlaria

Borja Balparda (Data Value Management-eko CEO & datu-zientzialaria) ekonomialaria da, Big Data eta Business Intelligence-ko masterra du, eta ekonomia eta finantzetako beste master bat ere badu. Ekonometriako cum laude doktoretza du. Esperientzia profesionalari dagokionez, 6 urte eman zituen Nafarroako Unibertsitatean Estatistika eta Ekonometriako irakasle, eta bi urte Zubizarreta aholkularitzan. 2018az geroztik, Data Value Management konpainiako CEO eta datu-zientzialaria da, eta Nafarroako Unibertsitateko Big Data masterreko proiektu-kudeaketari buruzko moduluko irakasle eta arduraduna da.