En las tripas de Keras
- Charla (50 minutos)
Normalmente nos han enseñado que las redes neuronales convolucionales son muy buenas clasificando objetos, de hecho se podría decir que son excepcionales clasificando perros y gatos. Sin embargo, debido a la complejidad de estos modelos, su interpretabilidad es escasa y son conocidos como modelos de caja negra: solamente se conoce la entrada y la salida pero no qué ocurre dentro.
En esta charla venimos dispuestos a dinamitar esta idea. Usando diversas librerías de aprendizaje automático, vamos explicar cual es el funcionamiento de estos modelos y entender su mecanismo gracias a distintas visualizaciones.
- Seres vivos basados en carbono en general.
- Gente con interés en profundizar en las redes neuronales.
- Gente curiosa del Machine Learning.
Miguel Lopez Perez, un buen matemático, se podría decir que el más bayesiano desde bayes.
Bartolomé Ortiz Viso, Math-lover, Meme-addict, passionate about SciComm.