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Machine Learning Colombia
เข้าร่วมเมื่อ 18 พ.ค. 2017
Diffusion Models: A friendly introduction
Hola a todos!
Estamos felices de anunciar nuestro segundo meetup de Octubre, donde nos encontraremos a compartir conocimiento, aprender y conocer nuevas personas. No te lo pierdas!!!
Aquí esta nuestra próxima agenda:
➡️ Titulo: Diffusion Models: A friendly introduction
➡️ Por: Cristian Garcia
Descripción: Generative Models have risen to prominence in the last decade, from GPT-3 for generating text to GANs that can generate photo realistic images. Over the last year, however, the world of text-to-image generation has been exploding thanks to the rise of Diffusion Models. In this talk, we will learn the basics of diffusion models and how architectures like Stable Diffusion work.
Estamos felices de anunciar nuestro segundo meetup de Octubre, donde nos encontraremos a compartir conocimiento, aprender y conocer nuevas personas. No te lo pierdas!!!
Aquí esta nuestra próxima agenda:
➡️ Titulo: Diffusion Models: A friendly introduction
➡️ Por: Cristian Garcia
Descripción: Generative Models have risen to prominence in the last decade, from GPT-3 for generating text to GANs that can generate photo realistic images. Over the last year, however, the world of text-to-image generation has been exploding thanks to the rise of Diffusion Models. In this talk, we will learn the basics of diffusion models and how architectures like Stable Diffusion work.
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วีดีโอ
Meetup - Comunidad Python & ML
มุมมอง 1172 ปีที่แล้ว
Hola a todos! Estamos felices de anunciar nuestro meetup de Agosto, donde nos encontraremos a compartir conocimiento, aprender y conocer nuevas personas. No te lo pierdas!!! Aquí esta nuestra agenda: ➡️ Titulo: Entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje, retos y posibilidades ➡️ Por: Santiago Hincapie. MLE ➡️ Titulo: Procesamiento de lenguaje natural ➡️ Por: Dylan Alejandro Montoya Lora ...
Sistema de recomendación de inmuebles basado en Simulación Bayesiana y NN
มุมมอง 2552 ปีที่แล้ว
Un sistema de recomendación de inmuebles para Bancolombia hace que la experiencia del cliente al conseguir su próxima vivienda sea memorable. Bancolombia día a día cuenta con millones de datos, sin embargo, no cuenta con la información suficiente para recomendar viviendas de acuerdo con las afinidades y composición familiar de los usuarios, Por esto se desarrolló un sistema de recomendación onl...
Genenracion sintetica de imagenes para entrenamiento de modelos de deep learning
มุมมอง 2842 ปีที่แล้ว
Descripción de la charla En esta charla vamos a generar imágenes sintéticas a escala usando Apache Beam y usando GCP dataflow para generar millones de imágenes en tiempo corto, también vamos a convertir estas imágenes y anotaciones en TFRecords que nos van a permitir crear modelos de detección en minutos. David Cardozo, Actual consultor de updata (Canada), con experiencia en computer vision y c...
Detección de outliers geográficos para entrenamiento de modelos de ML
มุมมอง 3052 ปีที่แล้ว
Descripcion de la charla: La detección de outliers es un procedimiento fundamental en la etapa de preprocesamiento de la información, pues esto permite desarrollar modelos de Machine Learning (ML) más confiables y precisos. Ahora bien, los modelos que involucran en su entrenamiento información geográfica pueden tener dos tipos de outliers por la naturaleza de la información: (i) datos anómalos ...
Deep leaning para la detección temprana de incidentes de ciberseguridad
มุมมอง 2262 ปีที่แล้ว
Dado el incremento constante de dispositivos conectados a Internet y su presencia en aspectos críticos de la vida humana, la seguridad de estos dispositivos asume un rol crítico. Por esta razón, se aborda está problemática con el uso de técnicas de aprendizaje profundo para la detección de ataques de denegación de servicios en sistemas del Internet de las cosas.
¿Cómo construir demos de Machine Learning para tu portafolio?
มุมมอง 1K3 ปีที่แล้ว
En esta charla, aprenderemos cómo construir aplicaciones y demos de Machine Learning usando Gradio y Streamlit, bibliotecas Open Source de Python. Luego veremos cómo compartirlos con el resto del ecosistema Open Source. Aprender a crear interfaces gráficas para modelos es extremadamente útil para compartir tu trabajo con otras personas interesadas en ellos.
Embed all the things: self-supervised learning for entity embeddings
มุมมอง 2103 ปีที่แล้ว
A través del uso de self/semi-supervised learning, es posible aprender representaciones eficientes para datos estructurados (tabulares) utilizando Deep Learning. En esta charla veremos cómo podemos generar a partir de datos estructurados, embeddings que capturan regularidades semánticas útiles para otras tareas de clasificación y clustering, entre otras.
Aplicando Machine Learning a la Teoría de Control
มุมมอง 2.4K3 ปีที่แล้ว
Se dará una introducción a conceptos de la Teoría de Control y a las tareas más comunes en este campo. Además, se discutirá sobre la simulación de una aplicación de redes neuronales recurrentes al control automático de temperatura.
[Live Coding] One Network to rule them all: The Perceiver. Part 1
มุมมอง 2023 ปีที่แล้ว
Deep learning con Elegy
3 ปีที่แล้ว
Deep learning con Elegy Meetup: www.meetup.com/ml-medellin/events/277050080/ Presentadores: Cristian Garcia, Carlos Alvarez, Andrés Vélez Descripción: La charla esta pensada para que sea practica (hands on), esta estructurada de forma incremental iniciando con una introducción de JAX y sus funciones principales como: jit, vmap, pmap y grad. Luego se continuara con la explicación del framework a...
Papers los Viernes: The Best Transformer? ft. Santiago Hincapie
มุมมอง 2214 ปีที่แล้ว
Los Transformers revolucionaron el campo del NLP pero su costo cuadrático en memoria los limita para ser aplicados directamente a campos como visión, genética, etc, donde se requiere la capacidad de procesar secuencias muy largas. Los "Efficient Transformers" son una nueva generación de arquitecturas que tratan de reducir el costo del MultiHeadAttention para poder sobrepasar este límite.
Meta-learning: Conceptos, aplicaciones y retos
มุมมอง 5924 ปีที่แล้ว
El meta-aprendizaje (o aprender a aprender) es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en cómo aprender el algoritmo de aprendizaje. Esto, por ejemplo, permite métodos de aprendizaje más rápidos y eficientes, de modo que podemos aprender modelos que se adaptan a nuevos dominios o nuevos problemas con pocos datos. Esta charla presenta los conceptos principales en torno a este tema, ...
Reconstrucción 3D a partir de una imagen con redes convolucionales
มุมมอง 5674 ปีที่แล้ว
Reconstrucción 3D a partir de una imagen con redes convolucionales # Links Repo Organizacion: github.com/MLmeetup # Quieres ser speaker en el proximo evento? Postula tu charla aqui: docs.google.com/forms/d/1uxuZK3KZ4a7wGiZ72Ne_ZmnjZJFanXTerJ5v0qzYuaI/viewform?edit_requested=true # Redes Sociales: groups/1766056600304468/
Deep Learning Frameworks 2020: Hacia Donde Vamos?
มุมมอง 3354 ปีที่แล้ว
Pequeña charla sobre los diferentes frameworks y observaciones sobre los nuevos frameworks. Invitados: Cristian Garcia: Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas, Toptal Developer. David Cardozo: Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas, Google Developer Expert ML.
He aprendido muchisimo en hora y 20, y que hay un campo gigantesco por explorar en la combinacion de estos 2 mundos, muchas gracias!
Un cordial saludo Esteban, muy interesante la explicación... Será posible que podrias compartir el archivo Jupyter donde esta código? , por favor
GREAT Work You are #PROMETEO #NEUROcoaching #NEURALIKES #BLOWmind_JOB , I wish you FRIES #Friends #Rich #Intelligent #Empowerment #Superhealth #holistic #businesses
Hola, muy interesante, podrías compartir el código por favor
que asno
?????
in -> creíble
Link a la presentación y el código: drive.google.com/open?id=12rpl_dMNMikp3JGv03dOHtf-15_Mzjsd&authuser=eslopezag%40unal.edu.co&usp=drive_fs
Gracias por compartir estos espacios
¿Que paso con el grupo de Facebook? No me deja entrar y jamás viole las normas comunitarias
Muchas Gracias!! muy buena información
hola amigos espero porfavor me puedan responder. soy colombiano (florencia caqueta) estudio machine learning deep learning, de forma autodidacta(aqui en mi ciudad no existe esa carrera) el punto es ¿hay trabajo de machine learning aqui en colombia amigos ? o eso es solo en paises como USA y demas? por favor respondame soy del campo
Hola yorman, si hay trabajo. Sin embargo, es aún una profesión poco demandada en colombia.
call me 3124968693
@@felipevaldes9168 hola . Enserio amigo? No es una broma o algo asi?
@@yormanlopez8553 just call dude
El primer framework de deep learning que utilicé fue keras, recuerdo que corría con el backend de Theano, y la verdad me gustó, muy intuitivo.
Compas chevere cuenten sus experiencias y observaciones sobre estos frames. Será seguir aprendiendo tf e ir viendo cosas de pytorch. Gracias..
Por lo que entendí, por ejemplo, uno podría preentrenar un modelo para detectar acciones en videos, entrenando primero un modelo para ordenar una secuencia de frames? y luego transferir ese conocimiento a otra red que detectaría algun label, (de los que tenemos pocas muestras anotadas)
Me pareció muy útil su vídeo
Gracias Federico! Great video!!
Excelente video! Muchas gracias Federico por la presentación. Por otra parte, Cristian confirmo la respuesta de Federico con respecto a la utilidad que esto puede tener. Desde haca varios meses lidero una parte de un proyecto para un constructor de automóviles en el que queremos utilizar los 3D de las piezas para entrenar un modelo y así controlar mediante visón artificial la conformidad de los vehículos finales. David, me podrías dar más información sobre el brazo robótico de Google del que hablas por favor? (Muchas gracias de antemano).
Cómo puedo aplicar la técnica del embedding en las imágenes? Es que conozco la técnica aplicada en texto y no sé si en el caso de imágenes es similar o no.Tienen algún vídeo dónde lo expliquen? Gracias
Increible, muchas gracias a todos , gracias por emitir tanto conocimiento, mucha salud y exitos a todos, saludos desde Peru.
Muy buen tema y expositor!
Link al notebook: github.com/sebasarango1180/TALK_FederatedLearning/blob/master/FederatedLearning.ipynb Link a la presentacion: drive.google.com/open?id=1FIYWEhZ6V__hYoUPysXOY4fEx13jTpLv
La explicación de qué es Colomb-ia inicia en el minuto 5:40 y la charla de Udacity inicia en el minuto 11:20. Ah, y cuidado con el sonido. Gracias por compartir el evento!
Exelente ... Muchas Gracias !!! Interesante y muy bien explicado ... No he encontrado informacion en español y es dificil digerir tanta informacion y mas dificil esta en inges !!! pero he entendido mas rapido con su explicacion y Se les agradece que compartan sus conocimientos ...Muchas Gracias ! .....