Conference Madrid 2023 | AI/Machine Learning

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Knowledge about various tech tools and hands-on experience is essential. But there’s something that is hard to get from books and courses: experience running production applications. With real data that can have anomalies or changes over time the experience of using a specific tech stack becomes completely different. Having an ideal image of how the system should work might not help when something goes wrong. In this talk, you will learn how to deal with various production issues like data evolution, anomalies, fixing errors in past data, dealing with real-time data, and more. With the fuel of the pipelines being the data from advertising campaigns in AdTech

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En los últimos meses la palabra Transformer ha comenzado a aparecer en secciones de tecnologías, charlas, post tecnológicos debido a la aparición de diferentes aplicaciones basadas en IA como DALL·E 2, IMAGE, ChatGPT o Bard. Estos sistemas utilizan en su mayoría redes de neuronas profundas de tipo Transformer que les permiten extraer información del contexto de las palabras de entrada mediante la utilización de técnicas de atención y auto-atención para generar el resultado. En esta charla, describiré qué es un Transformer, cómo funciona, cómo podemos construir o reutilizar uno para construir nuestros sistemas de NLP o Visión Artificial y ver como encajan dentro de las arquitecturas de los nuevos sistemas cognitivos que parecen que están revolucionando el mundo de la IA.

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ChatGPT, Stable Diffusion, Dall-E… Machine Learning está en boca de todos y seguro que habéis jugado con estos sistemas. Pero es muy diferente jugar con ellos que desarrollarlos e integrarlos en tu negocio. Después de años como desarrolladora hice un máster sobre Machine Learning. Aprendí a desarrollar modelos, llegué al mundo real y descubrí que tenía un montón de conocimientos que solo podía usar en mi máquina. El reto está en construir sistemas de Machine Learning integrados con nuestros productos y que se puedan monitorizar de forma continua. Os contaremos todos los problemas que tenemos y los que ya hemos resuelto para usar Machine Learning en producción. Si quieres ser parte del futuro del desarrollo del software te va a encantar todo lo que te vamos a enseñar.

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Imagine that you are training and deploying hungry machine learning models. They are models of two types: batch scoring models and real time models. Your models are hungry for loads of data but also are picky and want fresh data. They are hard working though, and handle thousands of requests per second in a global distributed setup. How do you compute and serve within milliseconds the features that feed those hungry models? What about deploying the models themselves? In this talk we will share our journey, starting from scale needs and use cases and then head into the world of feature stores, tech choices, open source, what worked, what didn’t and explore why a feature platform was a better choice also in providing autonomy to data scientists.

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¿Estás cansado de perder partidas en Starcraft? ¡Deja que nuestra IA Zerg invada y conquiste el campo de batalla por ti! En esta sesión, crearemos una IA con Python y aprenderás los conceptos básicos de la creación de IA y cómo aplicarlos a un juego. ¡No te pierdas la oportunidad de tener tu propia IA ganadora!